目录

• 1. 概述
• 2. 快速安装
  • 2.1. 基于pip安装
    • 2.1.1. 环境准备
    • 2.1.2. 开始安装
    • 2.1.3. 验证安装
    • 2.1.4. 如何卸载
  • 2.2. 使用Docker运行
• 3. 功能支持
  • 3.1. torch
  • 3.2. torch.nn
    • 3.2.1. Convolution Layers
    • 3.2.2. Recurrent Layers
    • 3.2.3. Dropout Layers
  • 3.3. torch.nn.functional
  • 3.4. torch.Tensor
  • 3.5. Tensor Attributes
  • 3.6. Tensor Views
  • 3.7. torch.amp
  • 3.8. torch.autograd
  • 3.9. torch.library
  • 3.10. torch.cuda
    • 3.10.1. cuda
    • 3.10.2. Random Number Generator
    • 3.10.3. Communication collectives
    • 3.10.4. Streams and events
    • 3.10.5. Memory management
    • 3.10.6. Tools Extension
    • 3.10.7. Jiterator (beta)
  • 3.11. torch.backends
    • 3.11.1. torch.backends.cuda
    • 3.11.2. torch.backends.cudnn
    • 3.11.3. torch.backends.mps
    • 3.11.4. torch.backends.mkl
    • 3.11.5. torch.backends.mkldnn
    • 3.11.6. torch.backends.openmp
    • 3.11.7. torch.backends.opt_einsum
  • 3.12. torch.distributed
  • 3.13. torch.distributions
  • 3.14. torch._dynamo
  • 3.15. torch.fft
  • 3.16. torch.fx
  • 3.17. torch.jit
  • 3.18. torch.linalg
  • 3.19. torch.package
  • 3.20. torch.profiler
  • 3.21. torch.nn.init
  • 3.22. torch.onnx
  • 3.23. torch.optim
  • 3.24. Complex Numbers
  • 3.25. DDP Communication Hooks
  • 3.26. torch.random
  • 3.27. torch.masked
  • 3.28. torch.nested
  • 3.29. torch.sparse
  • 3.30. torch.Storage
  • 3.31. torch.testing
  • 3.32. torch.utils.benchmark
  • 3.33. torch.utils.bottleneck
  • 3.34. torch.utils.checkpoint
  • 3.35. torch.utils.cpp_extension
  • 3.36. torch.utils.data
  • 3.37. torch.utils.jit
  • 3.38. torch.utils.model_zoo
  • 3.39. torch.utils.tensorboard
  • 3.40. Type Info
  • 3.41. torch.__config__
• 4. 常用环境变量
  • 4.1. PYTORCH_DEFAULT_NCHW
  • 4.2. TORCH_ALLOW_TF32_CUBLAS_OVERRIDE