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주요 기능 및 성능
모든 기능 보기Production Ready
TorchScript로 eager 모드와 graph 모드를 손쉽게 전환하고, TorchServe로 생산성을 높혀보세요.
Distributed Training
torch.distributed 백엔드로 연구 및 상용에서 확장 가능한 분산 학습 및 성능 최적화할 수 있습니다.
Robust Ecosystem
풍부한 툴과 라이브러리 생태계로 PyTorch를 확장하고 비전, NLP 등의 분야에서 개발합니다.
Cloud Support
PyTorch는 주요 클라우드 플랫폼에서 쉽게 개발하고 간편하게 확장(scaling)할 수 있습니다.
PyTorch 설치하기
사용 환경을 선택하고 설치 명령을 복사해서 실행해 보세요. Stable 버전은 테스트 및 지원되고 있는 가장 최근의 PyTorch 버전으로, 대부분의 사용자에게 적합합니다. Preview 버전은 아직 완전히 테스트나 지원이 되지 않는 최신 버전으로 매일 밤 업데이트됩니다. 사용 중인 패키지 매니저에 따라 아래의 사전 요구사항(예: numpy)이 충족되었는지 확인해 주세요. 이전 버전의 PyTorch도 설치할 수 있습니다. LibTorch는 C++에서만 지원합니다.
참고: 최신 버전의 PyTorch를 사용하기 위해서는 Python 3.10 이상이 필요합니다. 자세한 내용은 Python 섹션을 참고해주세요. LibTorch는 C++에서만 지원합니다.
PyTorch 빌드
OS 종류
패키지 매니저
언어
플랫폼
이 명령을 실행하세요:
PyTorch 빌드
Stable (1.13.0)
Preview (Nightly)
OS 종류
Linux
Mac
Windows
패키지 매니저
Pip
LibTorch
Source
언어
Python
C++ / Java
플랫폼
CUDA 11.8
CUDA 12.1
CUDA 12.4
ROCm 5.2
CPU
다음 명령을 실행하세요:
pip install pytorch torchvision
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