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一个开源机器学习框架，可加速从研究原型到生产部署的路径.

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TorchScript

TorchScript提供了切换模式和图形模式之间的无缝转换，以加快生产路径.

Distributed Training

通过torch.distributed后端实现可扩展的分布式培训和研究与生产中的性能优化.

Python-First

与Python的深度集成允许使用流行的库和包来轻松地在Python中编写神经网络层.

Tools & Libraries

丰富的工具和库生态系统扩展了PyTorch，支持计算机视觉，NLP等领域的开发.

Quick Start
Locally

选择首选项并运行install命令. Stable代表PyTorch 1.2最受测试和支持的版本. 这应该适合许多用户. 如果您想要每晚生成的最新的，未经过完全测试和支持的1.2版本，则可以使用预览. 请确保您已满足以下先决条件（例如，numpy），具体取决于您的包裹管理员. Anaconda是我们推荐的软件包管理器，因为它安装了所有依赖项. 您还可以安装以前版本的PyTorch . 请注意，LibTorch仅适用于C ++.

PyTorch Build 你的OS Package Language CUDA 运行此命令：稳定（1.2）预览（每晚） Linux Mac Windows Conda Pip LibTorch Source Python 2.7 Python 3.5 Python 3.6 Python 3.7 C++ 9.2 10.0 None conda安装pytorch torchvision -c pytorch
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