PyTorch 文件#
PyTorch 是一個最佳化的張量庫，用於使用 GPU 和 CPU 進行深度學習。
本 文件中描述的功能按釋出狀態分類
穩定 (API-穩定): 這些功能將得到長期維護，通常不會有重大的效能限制或文件缺失。我們也期望維護向後相容性（儘管可能會發生破壞性更改，並且會在提前一個版本時通知）。
不穩定 (API-不穩定): 包含所有正在積極開發中的功能，其 API 可能基於使用者反饋、必要的效能改進或因為運算元覆蓋不完整而發生變化。這些功能的應用程式設計介面和效能特徵可能會發生變化。
- 安裝 PyTorch
- 使用者指南
- 參考 API
- C++
- torch
- torch.nn
- torch.nn.functional
- torch.Tensor
- 張量屬性
- 張量檢視
- torch.amp
- torch.autograd
- torch.library
- torch.accelerator
- torch.cpu
- torch.cuda
- torch.cuda.memory
- 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 通訊鉤子
- 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
- 型別資訊
- 命名張量
- 命名張量運算元覆蓋範圍
- torch.__config__
- torch.__future__
- torch._logging
- Torch 環境變數
- 開發者須知
- 社群
