Torch 環境變數¶

PyTorch 利用環境變數來調整影響其執行時期行為的各種設定。這些變數提供了對關鍵功能的控制，例如在遇到錯誤時顯示 C++ 堆疊追蹤、同步 CUDA 核心執行、指定平行處理任務的執行緒數量等等。

此外，PyTorch 利用了幾個高效能函式庫，例如 MKL 和 cuDNN，這些函式庫也利用環境變數來修改其功能。這種設定的相互作用允許高度可自訂的開發環境，可以針對效率、除錯和運算資源管理進行最佳化。

請注意，雖然本文檔涵蓋了與 PyTorch 及其相關函式庫相關的廣泛環境變數，但並非詳盡無遺。如果您在本文件中發現任何遺漏、錯誤或可以改進的地方，請透過提交問題或開啟提取請求讓我們知道。