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 1.8版本中，官方終于加入了對AMD ROCm的支持，可以方便的在原生環境下運行，不用去配置Docker了。

1.8版本集合了自2020年10月1.7發布以來的超過3000次GitHub提交。

此外，本次更新還有諸多亮點：

• 優化代碼，更新編譯器
• Python內函數轉換
• 增強分布式訓練
• 新的移動端教程與演示
• 新的性能檢測工具

相關的庫TorchCSPRNG, TorchVision, TorchText和TorchAudio也會隨之更新。

要注意的是，自1.6起，Pytorch新特性將分為Stable、Beta、Prototype三種版本。其中Prototype不會包含到穩定發行版中，需要從Nightly版本自行編譯。

Python to Python函數轉換

新增的Beta特性torch.fx可以實現Python到Python的函數轉換，可以方便的加入任何工作流程。

新的API，向NumPy學習！

1.7版本中增加的Beta特性torch.fft已成為正式特性。實現了與Numpy中的np.fft類似的快速傅立葉變換，還增加了硬件加速支持與自動求導，以更好的支持科學計算。

還增加了Beta版NumPy風格的線性代數模塊torch.linalg，支持Cholesky分解、行列式、特征值等功能。

增強分布式訓練

增加了穩定的異步錯誤與超時處理，增加NCCL的可靠性。

增加了Beta版的流水線并行功能*（Pipeline Parallelism）*，可將數據拆解成更小的塊以提高并行計算效率。

增加Beta版的DDP通訊鉤子，用于控制如何在workers之間同步梯度。

另外還有一些Prototype版的分布式訓練新特性。

ZeroRedundancyOptimizer：用于減少所有參與進程的內存占用。

Process Group NCCL Send/Recv：讓用戶可在Python而不是C++上進行集合運算。

CUDA-support in RPC using TensorPipe：增加對N卡多卡運算的效率。

Remote Module：讓用戶像操作本地模塊一樣操作遠程模塊。

移動端新教程

隨本次更新發布了圖像分割模型DeepLabV3在安卓和IOS上的詳細教程。

以及圖像分割、目標檢測、神經機器翻譯等在安卓和IOS上的演示程序，方便大家更快上手。

另外還有PyTorch Mobile Lite Interpreter解釋器，可以減少運行時文件的大小。

性能檢測工具

增加Beta版的Benchmark utils，用戶可以進行精確的性能測試。

以及Prototype版的FX Graph Mode Quantization，實現了量化過程的自動化。