入门
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加入 PyTorch 基金会
作为 PyTorch 基金会的成员，您将能够获得资源，使您能够管理稳定、安全和持久的代码库。您可以就培训、本地和区域活动、开源开发工具、学术研究以及帮助新用户和贡献者获得富有成效的体验的指南进行协作。
主要特性和功能
生产就绪
使用 TorchScript 在 eager 和 graph 模式之间无缝切换，并使用 TorchServe 加速生产路径。
分布式训练
torch.distributed 后端支持在研究和生产环境中进行可扩展的分布式训练和性能优化。
强大的生态系统
丰富的工具和库生态系统扩展了 PyTorch，并支持计算机视觉、NLP 等领域的发展。
云支持
PyTorch 在主流云平台上得到了良好的支持，提供了无缝开发和轻松扩展。
安装 PyTorch
选择您的偏好并运行安装命令。Stable 代表当前经过测试和支持的最新的 PyTorch 版本。这应该适合许多用户。如果您想要最新的、尚未完全测试和支持的 nightly 生成的构建，可以使用 Preview。请确保您已**满足下面的先决条件（例如，numpy）**，具体取决于您的包管理器。您还可以**安装以前版本的 PyTorch**。请注意，LibTorch 仅适用于 C++。
注意：最新稳定版 PyTorch 需要 Python 3.10 或更高版本。
PyTorch 构建
您的操作系统
包
语言
计算平台
运行此命令
PyTorch 构建
Stable (2.7.0)
Preview (Nightly)
您的操作系统
Linux
Mac
Windows
包
Pip
LibTorch
Source
语言
Python
C++ / Java
计算平台
CUDA 11.8
CUDA 12.6
CUDA 12.8
ROCm 6.3
CPU
运行此命令
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
与云合作伙伴快速入门
通过流行的云平台和机器学习服务快速开始使用 PyTorch。
生态系统
精选项目
探索丰富的库、工具等生态系统，以支持开发。
Captum
Captum（拉丁语意为“理解”）是一个建立在 PyTorch 之上的开源、可扩展的模型可解释性库。
PyTorch Geometric
PyTorch Geometric 是一个用于处理不规则输入数据（如图、点云和流形）的深度学习库。
skorch
skorch 是一个 PyTorch 的高级库，提供完整的 scikit-learn 兼容性。
使用 PyTorch 的公司和大学
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使用 PyTorch、TorchServe 和 AWS Inferentia 将推理成本降低 71%，并进行扩展。
Salesforce
推动 NLP 和多任务学习的最新技术。
斯坦福大学
利用 PyTorch 的灵活性高效研究新的算法方法。
