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- PyTorch
Distributed Training Scalable distributed training and performance optimization in research and production is enabled by the torch distributed backend
- PyTorch 教程 | 菜鸟教程
创建张量： torch randn(2, 3) 创建一个 2 行 3 列的张量，填充随机数（遵循正态分布）。 device=device 和 dtype=dtype 分别指定了计算设备（CPU 或 GPU）和数据类型（浮点型）。 张量操作： a * b：逐元素相乘。 a sum()：计算张量 a 所有元素的和。
- torch — PyTorch 2. 9 文档 - PyTorch 文档
torch 包包含多维张量的数据结构，并定义了这些张量上的数学运算。 此外，它还提供了许多用于高效序列化张量和任意类型的实用工具，以及其他有用的工具。
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You can write new neural network layers in Python using the torch API or your favorite NumPy-based libraries such as SciPy If you want to write your layers in C C++, we provide a convenient extension API that is efficient and with minimal boilerplate
- Get Started - PyTorch
CUDA 13 0 ROCm 6 4 CPU pip3 install torch torchvision --index-url https: download pytorch org whl cu126
- Pytorch torch 参考手册 - 菜鸟教程
Pytorch torch 参考手册 PyTorch 软件包包含了用于多维张量的数据结构，并定义了在这些张量上执行的数学运算。 此外，它还提供了许多实用工具，用于高效地序列化张量和任意类型的数据，以及其他有用的工具。
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OSX macOS is currently not supported in LTS Linux and Windows # CUDA 10 2 pip3 install torch==1 8 2 torchvision==0 9 2 torchaudio==0 8 2 --extra-index-url https: download pytorch org whl lts 1 8 cu102 # CUDA 11 1 pip3 install torch==1 8 2 torchvision==0 9 2 torchaudio==0 8 2 --extra-index-url https: download pytorch org whl lts 1 8 cu111
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