入門
選擇你的路徑：在本地安裝 PyTorch 或在支援的雲平臺上即時啟動
加入 PyTorch 基金會
作為 PyTorch 基金會的成員，您將獲得資源，使您能夠成為穩定、安全和持久程式碼庫的管理者。您可以協作進行培訓、本地和區域活動、開源開發者工具、學術研究以及幫助新使用者和貢獻者獲得富有成效的體驗的指南。
主要特性和功能
生產就緒
使用 TorchScript 在即時模式和圖模式之間無縫切換，並使用 TorchServe 加速生產部署。
分散式訓練
torch.distributed 後端支援研究和生產中的可擴充套件分散式訓練和效能最佳化。
健壯的生態系統
豐富的工具和庫生態系統擴充套件了 PyTorch，並支援計算機視覺、自然語言處理等領域的發展。
雲支援
PyTorch 在主流雲平臺上得到良好支援，提供無縫開發和輕鬆擴充套件。
安裝 PyTorch
選擇您的偏好並執行安裝命令。穩定版代表 PyTorch 當前經過最多測試和支援的版本。這應該適用於許多使用者。如果您想要最新的、未完全測試和支援的每晚構建版本，則可以使用預覽版。請根據您的包管理器，確保您已**滿足以下先決條件（例如 numpy）**。Anaconda 是我們推薦的包管理器，因為它會安裝所有依賴項。您還可以安裝舊版 PyTorch。請注意，LibTorch 僅適用於 C++。
注意：最新的穩定版 PyTorch 需要 Python 3.9 或更高版本。最新的預覽版（每晚構建）PyTorch 需要 Python 3.10 或更高版本。
PyTorch 構建
您的作業系統
包
語言
計算平臺
執行此命令
PyTorch 構建
穩定版 (2.7.0)
預覽版 (每晚構建)
您的作業系統
Linux
Mac
Windows
包
Pip
LibTorch
原始碼
語言
Python
C++ / Java
計算平臺
CUDA 11.8
CUDA 12.6
CUDA 12.8
ROCm 6.3
CPU
執行此命令
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
與雲合作伙伴快速入門
透過流行的雲平臺和機器學習服務快速啟動並執行 PyTorch。
生態系統
精選專案
探索豐富的庫、工具等生態系統以支援開發。
Captum
Captum（拉丁語中意為“理解”）是一個基於 PyTorch 構建的開源、可擴充套件的模型可解釋性庫。
PyTorch Geometric
PyTorch Geometric 是一個用於不規則輸入資料（如圖、點雲和流形）上深度學習的庫。
skorch
skorch 是一個用於 PyTorch 的高階庫，提供完整的 scikit-learn 相容性。
使用 PyTorch 的公司和大學
Amazon Advertising
使用 PyTorch、TorchServe 和 AWS Inferentia 將推理成本降低 71% 並進行擴充套件。
Salesforce
推動自然語言處理和多工學習的最新進展。
斯坦福大學
利用 PyTorch 的靈活性高效研究新的演算法方法。