PyTorch 文档#
PyTorch 是一个优化的张量库，用于使用 GPU 和 CPU 进行深度学习。
本 文档中描述的功能按发布状态分类
稳定 (API 稳定): 这些功能将得到长期维护，并且通常不应存在重大的性能限制或文档缺失。我们还预计会维护向后兼容性（尽管可能发生破坏性更改，届时会在发布前一个版本发出通知）。
不稳定 (API 不稳定): 包括所有处于积极开发中的功能，这些功能的 API 可能会根据用户反馈、必要的性能改进或由于算子覆盖不完整而发生变化。这些功能可能在 API 和性能特征上有所改变。
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- 用户指南
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- torch.nn
- torch.nn.functional
- torch.Tensor
- 张量属性
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- torch.mtia.memory
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- Meta 设备
- torch.backends
- torch.export
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- torch.distributed.tensor
- torch.distributed.algorithms.join
- torch.distributed.elastic
- torch.distributed.fsdp
- torch.distributed.fsdp.fully_shard
- torch.distributed.tensor.parallel
- torch.distributed.optim
- torch.distributed.pipelining
- torch.distributed._symmetric_memory
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- torch.overrides
- torch.nativert
- torch.package
- torch.profiler
- torch.nn.init
- torch.nn.attention
- torch.onnx
- torch.optim
- 复数
- DDP 通信钩子
- 量化
- 分布式 RPC 框架
- torch.random
- torch.masked
- torch.nested
- torch.Size
- torch.sparse
- torch.Storage
- torch.testing
- torch.utils
- torch.utils.collect_env
- torch.utils.flop_counter
- torch.utils.hipify.hipify_python
- torch.utils.benchmark
- torch.utils.checkpoint
- torch.utils.cpp_extension
- torch.utils.data
- torch.utils.deterministic
- torch.utils.jit
- torch.utils.dlpack
- torch.utils.mobile_optimizer
- torch.utils.model_zoo
- torch.utils.tensorboard
- torch.utils.module_tracker
- 类型信息
- 命名张量
- 命名张量算子覆盖范围
- torch.__config__
- torch.__future__
- torch._logging
- Torch 环境变量
- 开发者须知
- 社区
