unstable_index

在 Google Colab 中运行

Colab

下载 Notebook

Notebook

在 GitHub 上查看

GitHub

不稳定

API 不稳定功能并非作为二进制分发版（如 PyPI 或 Conda）的一部分提供（除非通过运行时标志）。为了测试这些功能，我们将根据具体功能，建议从源代码（main）构建 PyTorch，或使用在 pytorch.org 上提供的 nightly wheels。

承诺级别：我们承诺仅收集这些功能的高带宽反馈。基于此反馈以及社区成员之间可能进行的进一步互动，我们作为一个社区将决定是否提升承诺级别或快速失败。

---

使用 torch.vmap

了解 torch.vmap，这是 PyTorch 操作的自动向量化器。

vmap

嵌套张量 (Nested Tensor)

了解嵌套张量，这是对异构长度数据进行批处理的新方法。

嵌套张量 (NestedTensor)

掩码张量概述

了解掩码张量 (Masked Tensor)，这是指定值和未指定值的真相来源。

掩码张量 (MaskedTensor)

掩码张量的稀疏性

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

掩码张量 (MaskedTensor)

掩码张量的进阶语义

详细了解 Masked Tensor 的进阶语义（约简操作和与 NumPy 的 MaskedArray 进行比较）。

掩码张量 (MaskedTensor)

MaskedTensor：简化 Adagrad 稀疏语义

查看一个示例，展示掩码张量如何实现稀疏语义并提供更简洁的开发体验。

掩码张量 (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

在 Windows CPU 上使用 Inductor 加速您的模型。

模型优化

在 CPU 上使用 max-autotune 编译以获得额外的性能提升

在 CPU 上使用 max-autotune 模式以获得额外性能提升的教程。

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，Flight Recorder

上下文并行教程

沿序列维度并行化 attention 计算。

分布式，上下文并行

Python 中的站外扩展自动加载

了解如何基于自动加载机制，改进站外扩展与 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