参加 10 月 22-23 日在旧金山举行的 PyTorch 大会。征稿现已开放!了解更多。
  • 学习
    入门

    在本地运行 PyTorch 或通过支持的云平台快速入门

    教程

    PyTorch 教程的新内容

    学习基础知识

    熟悉 PyTorch 概念和模块

    PyTorch Recipes

    小巧、即用型的 PyTorch 代码示例

    PyTorch 入门 - YouTube 系列

    通过我们引人入胜的 YouTube 教程系列掌握 PyTorch 基础知识

    初识 PyTorch Foundation
  • 生态系统
    工具

    了解 PyTorch 生态系统中的工具和框架

    加入生态系统 社区

    加入 PyTorch 开发者社区,贡献、学习并获得解答。

    论坛

    讨论 PyTorch 代码、问题、安装、研究的场所

    开发者资源

    查找资源并获得解答

    贡献者奖项 - 2024

    获奖者将在今年的 PyTorch 大会上公布

  • 边缘计算
    关于 PyTorch Edge

    为边缘设备构建创新且注重隐私的 AI 体验

    ExecuTorch

    为移动和边缘设备提供端到端设备上推理能力的解决方案

    ExecuTorch 文档
  • 文档
    PyTorch

    查阅文档以获得关于如何使用 PyTorch 的全面指导。

    PyTorch 领域

    阅读 PyTorch 领域文档,了解更多关于领域特定库的信息。

  • 博客与新闻
    PyTorch 博客

    了解最新的技术新闻和动态

    社区博客

    来自 PyTorch 生态系统的故事

    视频

    了解最新的 PyTorch 教程、新闻等

    社区故事

    了解我们的社区如何使用 PyTorch 解决真实的日常机器学习问题

    活动

    查找活动、网络研讨会和播客

    通讯

    及时了解最新动态

  • 关于
    PyTorch Foundation

    了解更多关于 PyTorch Foundation 的信息。

    理事会 云积分计划 技术咨询委员会 员工 联系我们
  • 成为会员
  • X

PyTorch 领域

了解 PyTorch 生态系统的各个组成部分

torchaudio

Torchaudio 是一个用于 PyTorch 的音频和信号处理库。它提供了 I/O、信号和数据处理功能、数据集、模型实现和应用程序组件。

torchtune

torchtune 是一个 PyTorch 原生的库,专为微调大型语言模型 (LLM) 而设计。torchtune 支持完整的微调工作流程,并与流行的生产推理系统兼容。

torchvision

该库是 PyTorch 项目的一部分。PyTorch 是一个开源机器学习框架。torchvision 包包含用于计算机视觉的常用数据集、模型架构和常见的图像变换。

torcharrow

TorchArrow 是一个类似于 torch.Tensor 的 Python DataFrame 库,用于深度学习中的数据预处理。它支持多种执行运行时,并使用 Arrow 作为通用格式。

TorchData

这是一个 Beta 库,包含用于轻松构建灵活且高性能数据管道的通用模块化数据加载原语。还有一些功能仍处于原型阶段。

TorchRec

TorchRec 是一个 PyTorch 领域库,旨在为大规模推荐系统 (RecSys) 提供所需的通用稀疏和并行原语。它允许作者训练具有跨多个 GPU 分片的庞大嵌入表的模型。

TorchServe

TorchServe 是一个高性能、灵活且易于使用的工具,用于在生产环境中提供 PyTorch 模型服务。

在 XLA 设备上运行 PyTorch

PyTorch 通过 torch_xla 包在 TPUs 等 XLA 设备上运行。本文档描述了如何在这些设备上运行您的模型。

torchrl

torchrl 是一个开源的、Python 优先的 PyTorch 强化学习库,专注于高模块化和良好的运行时性能,提供低级和高级 RL 抽象以及用于成本函数、回报和数据处理的可重用函数。

tensordict

tensordict 是一个类似字典的类,它简化了对张量批次的操作,通过抽象定制操作和通过对叶子节点自动分派操作来减少错误,从而增强了代码的可读性、紧凑性和模块化。

torchtext

该库是 PyTorch 项目的一部分。PyTorch 是一个开源机器学习框架。torchtext 包包含自然语言处理的数据处理工具和常用数据集。

ExecuTorch

ExecuTorch 是一个 PyTorch 平台,提供基础设施以在从 AR/VR 可穿戴设备到标准的设备上 iOS 和 Android 移动部署的任何地方运行 PyTorch 程序。

torchao

torchao 是一个用于自定义数据类型和优化的库。使用原生 PyTorch 对权重、梯度、优化器和激活进行量化和稀疏化,用于推理和训练。

文档

查阅 PyTorch 全面开发者文档

查看文档

教程

获取面向初学者和高级开发者的深度教程

查看教程

资源

查找开发资源并获得解答

查看资源

保持联系以获取更新、活动信息和最新新闻

提交此表格,即表示我同意接收来自 LF 及其项目的营销电子邮件,内容涉及其活动、培训、研究、开发和相关公告。我理解我可以随时使用收到的电子邮件页脚中的链接取消订阅。隐私政策。

PyTorch logo

© Copyright The Linux Foundation. The PyTorch Foundation 是 The Linux Foundation 的一个项目。有关适用于 The PyTorch Foundation 的网站使用条款、商标政策和其他政策,请参阅Linux Foundation Policies。The PyTorch Foundation 支持 PyTorch 开源项目,该项目已作为 LF Projects, LLC 的一个系列 PyTorch Project 成立。有关适用于 LF Projects, LLC 的一个系列 PyTorch Project 的政策,请参阅LF Projects, LLC Policies。隐私政策和使用条款。

  • 学习
    • 入门
    • 教程
    • 学习基础知识
    • PyTorch Recipes
    • PyTorch 入门 - YouTube 系列
    • 初识 PyTorch Foundation
  • 生态系统
    • 工具
    • 加入生态系统
    • 社区
    • 论坛
    • 开发者资源
    • 贡献者奖项 - 2024
  • 边缘计算
    • 关于 PyTorch Edge
    • ExecuTorch
    • ExecuTorch 文档
  • 文档
    • PyTorch
    • PyTorch 领域
  • 博客与新闻
    • PyTorch 博客
    • 社区博客
    • 视频
    • 社区故事
    • 活动
    • 通讯
  • 关于
    • PyTorch Foundation
    • 理事会
    • 云积分计划
    • 技术咨询委员会
    • 员工
    • 联系我们
  • 成为会员

为分析流量和优化您的体验,本网站提供 Cookie 服务。点击或导航即表示您同意我们使用 Cookie。作为本网站的当前维护者,Facebook 的 Cookie 政策适用。了解更多信息,包括可用的控制选项:Cookie 政策。