即将到来的活动

PyTorch 2.6 现场问答

日期：2 月 7 日，太平洋标准时间上午 10 点

想知道最新的 PyTorch 2.6 版本有哪些新功能吗？您有疑问吗？加入我们，参加由 PyTorch 核心维护者 Nikita Shulga (Meta) 主持的 PyTorch 2.6 现场问答。

Nikita 是 Meta 的一名软件工程师，他负责 PyTorch 的发布和持续集成等工作。 Nikita 致力于提升开发者社区并不断改进 PyTorch。他拥有莫斯科物理技术学院 (MIPT) 应用数学硕士学位。

在此现场问答环节中，向 Nikita 提出您关于 PyTorch 2.6 的问题。

使用 PyTorch Frame 进行多模态表格深度学习

日期：2 月 19 日，太平洋标准时间中午 12 点

在本次演讲中，Akihiro 将介绍 PyTorch Frame，这是一个用于多模态表格深度学习的模块化框架。 PyTorch Frame 实现了与 PyTorch 生态系统的无缝集成，包括用于跨关系数据进行基于图的消息传递的 PyTorch Geometric 和用于提取丰富文本特征的 Hugging Face Transformers。本次演讲还将重点介绍其用于有效处理稀疏特征的专用数据结构，使 PyTorch Frame 成为现代表格数据的重要工具。

Akihiro Nitta 是 Kumo.ai ML 团队的软件工程师，也是 PyTorch Frame 和 PyTorch Geometric 的核心贡献者，此前曾担任 PyTorch Lightning 的维护者。

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PyTorch 大会 2025

日期：2025 年 10 月 22 日 - 23 日

加入我们在 2025 年 10 月 22 日至 23 日 在旧金山举办的活动，了解 AI 和 PyTorch，这个前沿的知名开源机器学习框架。这项为期两天的活动汇集了顶尖的研究人员、开发者和学术界人士，促进合作并推进端到端机器学习的发展。

往期活动

AI 赋能的竞技编程：我的 HackerCup 2024 经验

日期：2025 年 1 月 24 日，美国东部时间下午 1 点

在本次演讲中，Anton 将分享他如何构建一个 AI 代理，该代理在 Meta HackerCup 2024（AI 部门）决赛中排名第一。 Anton 开发了一个工作流程，可以快速可靠地解决最困难的竞技编程问题。 Anton 将介绍他如何使用最先进的推理 LLM 模型、精选的 RAG 以及利用云基础设施来安全地测试和大规模执行解决方案。这种方法突出了测试时计算扩展的巨大潜力，并提供了对 AI 未来在编程中角色的见解。

Anton Pidkuiko 是 Meta 伦敦 Reality Labs 的一名软件工程师。他目前致力于将大型语言模型的强大功能应用于 Metaverse Avatar 产品体验。

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PyTorch 韩国用户组聚会

日期：2024 年 11 月 30 日
地点：韩国首尔

活动信息

PyTorch 大会 2024

日期：2024 年 9 月 18 日 - 19 日

加入我们，参加 9 月 18 日至 19 日 在旧金山举办的活动，了解 PyTorch，这个前沿的知名开源机器学习框架。今年的活动为期两天，汇集了顶尖的研究人员、开发者和学术界人士，促进合作并推进端到端机器学习的发展。

PyTorch 上海聚会

日期：2024 年 8 月 15 日
地点：中国上海

阅读笔记

PyTorch Docathon 2024

加入我们，参加 6 月 4 日至 20 日举办的第三届 PyTorch Docathon

日期：2024 年 6 月 4 日 - 20 日

Docathon 类似于黑客松，是一个专注于在社区的帮助下改进 PyTorch 文档的活动。高质量的文档对于任何技术都至关重要，通过增强文档，我们可以让新用户更容易开始使用 PyTorch，有效地使用其功能，并加速机器学习从研究到生产的转变。请在此处和此处查看我们之前的活动。

为何参与

Docathon 是一项包容性活动，旨在让新手也能轻松参与，仅需对 Python、PyTorch 和机器学习有基本的了解即可，有些任务甚至不需要这些技能。参与者可以看到他们的贡献对项目的可用性和可访问性的直接影响，因此这是一次有益的体验。 Docathon 促进了协作环境，允许参与者与其他贡献者和 PyTorch 维护者合作，促进思想交流和社交。它还提供了丰富的学习体验，提供了探索 PyTorch 模块、更新文档字符串和测试教程的机会。

活动详情

6 月 4 日：启动
6 月 4 日 - 16 日：提交和反馈
6 月 17 日 - 18 日：最终审核
6 月 20 日：获奖者公布

有关 Docathon 的更多详细信息将在 6 月 4 日的启动电话会议上公布。

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PyTorch 大会 2023

日期：2023 年 10 月 16 日 - 17 日

本次大会将展示 PyTorch 2.1，这个流行机器学习框架的下一代版本。作为 Linux 基金会的一部分，PyTorch 基金会大会延续了汇集领先的研究人员、开发者和学术界人士的传统，以推进端到端机器学习的教育和发展。

大会议程包括一系列引人入胜的活动，包括开幕招待会、引人入胜的社区和合作伙伴讨论、信息丰富的专题小组讨论、海报会议、启发性的用例和社区故事，以及关于机器学习和深度学习开发和部署最新趋势的讨论。

了解更多并注册！

PyTorch 2023 Docathon

日期：2023 年 5 月 31 日

我们很高兴地宣布首届 PyTorch Docathon！

Docathon 是一项黑客松式的活动，旨在通过征集社区的帮助来改进文档。文档是任何技术的重要方面。

通过改进文档，我们可以让用户更容易开始使用 PyTorch，帮助他们了解如何有效地使用其功能，并最终加速机器学习领域从研究到生产的转变。

有关 Docathon 的详细信息将在 5 月 31 日的启动电话会议上公布。

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温哥华聚会

日期：2023 年 5 月 10 日

议程
下午 3:45 - 在大厅集合并签到
下午 4:00 - 4:30 - 生成式 AI 和 Stable Diffusion - Will Berman | Hugging Face
下午 4:30 - 5:00 - Joe Spisak & Milad Mohammadi | Open XLA
下午 5:00 - 5:10 - 休息
下午 5:10 - 5:40 - 如何以及为何成为 PyTorch 的贡献者 - Dmitry Vinnik | Meta
下午 5:40 - 6:00 - 社交/交流

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PyTorch 纽约聚会

日期：2023 年 3 月 9 日，太平洋时间下午 3 点
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PyTorch 2.0 工程师现场问答系列：2D + 分布式张量

日期：2023 年 3 月 1 日，太平洋标准时间上午 11 点
演讲者：Wanchao Liang 和 Junjie Wang
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PyTorch 2.0 工程师现场问答系列：TorchMultiModal

日期：2023 年 2 月 23 日，太平洋标准时间上午 11 点
演讲者：Kartikay Khandelwal 和 Ankita De
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PyTorch 2.0 工程师现场问答系列：Torch RL

日期：2023 年 2 月 15 日，太平洋标准时间上午 10 点
演讲者：Vincent Moens
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PyTorch 2.0 工程师现场问答系列：动态形状和计算最大批量大小

日期：2023 年 2 月 7 日，太平洋标准时间下午 1 点
演讲者：Edward Yang 和 Elias Ellison
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PyTorch 2.0 工程师现场问答系列：优化 Transformers 以进行推理

日期：2023 年 2 月 2 日，太平洋标准时间下午 1 点
演讲者：Hamid Shojanazeri 和 Mark Saroufim
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PyTorch 2.0 工程师现场问答系列：使用 TorchData 重新思考数据加载

日期：2023 年 2 月 1 日，太平洋标准时间上午 11 点
演讲者：Kevin Tse 和 Erjia Guan
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PyTorch 2.0 工程师现场问答系列：深入探讨 TorchInductor 和 PT2 后端集成

日期：2023 年 1 月 25 日，太平洋标准时间上午 11 点
演讲者：Natalia Gimelshein、Bin Bao、Sherlock Huang 和 Eikan Wang
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PyTorch 2.0 工程师现场问答系列：DDP/FDSP 支持

日期：2023 年 1 月 24 日，太平洋标准时间下午 2 点
演讲者：Will Constable
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PyTorch 大会 – 2022 年 12 月 2 日

PyTorch 大会汇集了机器学习社区的顶尖学者、研究人员和开发者，以了解更多关于 PyTorch 软件版本发布、PyTorch 在学术界和工业界的应用方式、发展趋势等信息。在下面查找完整的演讲列表

网络研讨会：PyTorch，开源 AI/ML 的基础

日期： 2022 年 9 月 28 日星期四，太平洋时间上午 7:30

加入我们，参加 Soumith Chintala 和 Ibrahim Haddad 关于 PyTorch 基金会创建的对话。如今，超过 15 万名开发者和 18,000 个组织在使用 PyTorch。在本次对话中，您将了解到

PyTorch 作为开源项目的演变
PyTorch 在生产环境和学术环境中的应用
PyTorch 基金会下该项目的后续步骤