PyTorch 文件¶
PyTorch 是一個針對使用 GPU 和 CPU 進行深度學習優化的 Tensor 庫。
本文檔中描述的功能按發布狀態分類
穩定 (Stable): 這些功能將長期維護，並且通常不應存在主要的效能限制或文件中的空白。 我們也期望保持向後相容性（儘管可能會發生重大變更，並且會在提前一個版本發布通知）。
Beta: 這些功能被標記為 Beta，因為 API 可能會根據用戶回饋而更改，因為效能需要提高，或者因為跨運算符的覆蓋範圍尚未完成。 對於 Beta 功能，我們致力於將該功能推進到穩定分類。 但是，我們不承諾向後相容性。
原型 (Prototype): 這些功能通常不作為二進位發行版本（如 PyPI 或 Conda）的一部分提供，除非有時在運行時標記之後，並且處於用於回饋和測試的早期階段。
開發者筆記
語言綁定
Python API
- torch
- torch.nn
- torch.nn.functional
- torch.Tensor
- Tensor 屬性
- Tensor 視圖
- torch.amp
- torch.autograd
- torch.library
- torch.accelerator
- torch.cpu
- torch.cuda
- 了解 CUDA 記憶體使用情況
- 生成快照
- 使用視覺化工具
- 快照 API 參考
- torch.mps
- torch.xpu
- torch.mtia
- torch.mtia.memory
- Meta 裝置
- torch.backends
- torch.export
- torch.distributed
- torch.distributed.tensor
- torch.distributed.algorithms.join
- torch.distributed.elastic
- torch.distributed.fsdp
- torch.distributed.fsdp.fully_shard
- torch.distributed.tensor.parallel
- torch.distributed.optim
- torch.distributed.pipelining
- torch.distributed.checkpoint
- torch.distributions
- torch.compiler
- torch.fft
- torch.func
- torch.futures
- torch.fx
- torch.fx.experimental
- torch.hub
- torch.jit
- torch.linalg
- torch.monitor
- torch.signal
- torch.special
- torch.overrides
- torch.package
- torch.profiler
- torch.nn.init
- torch.nn.attention
- torch.onnx
- torch.optim
- 複數
- DDP 通訊掛鉤
- 量化
- 分散式 RPC 框架
- torch.random
- torch.masked
- torch.nested
- torch.Size
- torch.sparse
- torch.Storage
- torch.testing
- torch.utils
- torch.utils.benchmark
- torch.utils.bottleneck
- torch.utils.checkpoint
- torch.utils.cpp_extension
- torch.utils.data
- torch.utils.deterministic
- torch.utils.jit
- torch.utils.dlpack
- torch.utils.mobile_optimizer
- torch.utils.model_zoo
- torch.utils.tensorboard
- torch.utils.module_tracker
- 類型資訊
- 命名 Tensor
- 命名 Tensor 運算符覆蓋範圍
- torch.__config__
- torch.__future__
- torch._logging
- Torch 環境變數
