主要功能和
功能
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生产就绪
使用 TorchScript 在 eager 模式和 graph 模式之间无缝切换，并使用 TorchServe 加速生产之路。
分布式训练
torch.distributed 后端支持可扩展的分布式训练和性能优化，应用于研究和生产。
强大的生态系统
丰富的工具和库生态系统扩展了 PyTorch 并支持计算机视觉、NLP 等方面的开发。
云支持
PyTorch 在主要的云平台上得到良好支持，提供无缝开发和轻松扩展。
安装 PyTorch
选择您的偏好并运行安装命令。Stable 代表 PyTorch 当前测试和支持的版本。这应该适合大多数用户。如果您想要最新的、尚未完全测试和支持的、每晚生成的构建，则可以使用 Preview。请确保您已满足以下先决条件（例如，numpy），具体取决于您的包管理器。Anaconda 是我们推荐的包管理器，因为它安装了所有依赖项。您也可以安装 PyTorch 的先前版本。请注意，LibTorch 仅适用于 C++。
注意：最新 PyTorch 要求 Python 3.9 或更高版本。
PyTorch 构建
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PyTorch 构建
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软件包
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语言
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C++ / Java
计算平台
CUDA 11.8
CUDA 12.1
CUDA 12.4
ROCm 5.2
CPU
运行此命令
conda install pytorch torchvision -c pytorch
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探索丰富的库、工具等生态系统，以支持开发。
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