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不稳定

API 不稳定特性不会作为二进制发行版（如 PyPI 或 Conda）的一部分提供（除非可能在运行时标志之后）。为了测试这些特性，我们建议根据特性情况，从源代码（main）构建 PyTorch，或使用在 pytorch.org 上提供的 nightly wheels。

承诺级别：我们致力于仅收集这些特性的高带宽反馈。基于这些反馈以及社区成员之间的潜在进一步互动，我们将作为社区决定是否要升级承诺级别或快速失败。

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使用 torch.vmap

了解 torch.vmap，PyTorch 操作的自动向量化工具。

vmap

嵌套张量

了解嵌套张量，这是一种新的批量处理异长数据的方式

NestedTensor

掩码张量概述

了解掩码张量，它是指定和未指定值的真实来源

MaskedTensor

掩码张量稀疏性

了解如何在 MaskedTensor 中利用稀疏布局（例如 COO 和 CSR）

MaskedTensor

掩码张量高级语义

了解更多关于掩码张量的高级语义（归约和与 NumPy 的 MaskedArray 的比较）

MaskedTensor

MaskedTensor：简化 Adagrad 稀疏语义

查看一个展示，了解掩码张量如何实现稀疏语义并提供更简洁的开发体验

MaskedTensor

Inductor Cpp Wrapper 教程

使用 Inductor Cpp Wrapper 加速您的模型

模型优化

Inductor Windows CPU 教程

使用 Inductor 在 Windows CPU 上加速您的模型

模型优化

使用最大自动调整编译在 CPU 上获得额外的性能提升

CPU 上最大自动调整模式的教程，以获得额外的性能提升

模型优化

Flight Recorder 教程

使用 Flight Recorder 轻松调试卡住的任务

分布式、调试、FlightRecorder

上下文并行教程

沿序列维度并行化注意力计算

分布式、上下文并行

Python 中树外扩展的自动加载

了解如何改进基于自动加载机制的树外扩展与 PyTorch 的无缝集成。

Extending-PyTorch、Frontend-APIs

(原型) 使用 GPUDirect Storage

了解如何在 PyTorch 中使用 GPUDirect Storage。

GPUDirect-Storage