PyTorch 2.9 最终候选版现已发布

原创 已于 2025-11-14 10:39:56 修改 · 1.8k 阅读 · 13 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch #人工智能 #python

于 2025-10-08 00:33:56 首次发布
部署运行你感兴趣的模型镜像

PyTorch 2.9.0 最终候选版本（RC）现已可供下载

PyTorch 核心及领域库的最终 2.9.0 候选版本（RC）已可在 pytorch-test 频道下载。

剩余关键日期

里程碑 M1 至 M4 已完成。

  • M4.1：教程草稿提交截止日期（10 月 8 日）
  • M5：外部内容定稿。（10 月 10 日）*请尽快在此处添加您的功能特性（具体说明见上一篇帖子），以便将其纳入发布博客文章和发布说明亮点。
  • M6：发布日（10 月 15 日）

下载最终候选版本进行测试的说明

PIP CPU 版本：

Windows/Linux x86 和 aarch64/MacOS 系统：

pip3 install torch==2.9.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/test/cpu

PIP CUDA 12.6、12.8、13.0 版本：

Windows/Linux x86 和 aarch64 系统：

pip3 install torch==2.9.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/test/cu126 pip3 install torch==2.9.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/test/cu128 pip3 install torch==2.9.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/test/cu130

PIP ROCM 6.3 版本：

pip3 install torch==2.9.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/test/rocm6.3

PIP ROCM 6.4 版本：

pip3 install torch==2.9.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/test/rocm6.4

PIP XPU 版本：

Linux/Windows 系统：

pip3 install torch==2.9.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/test/xpu

Libtorch 版本：

CPU Linux 版本：

CPU Windows 版本：

CPU MacOS 版本：

CUDA 12.6、12.8、13.0 Linux 版本：

（cxx11 ABI）：

Windows CUDA 12.6、12.8、13.0 版本：

（发布版本）：

（调试版本）：

祝好，

PyTorch 团队

原文地址： https://dev-discuss.pytorch.org/t/pytorch-2-9-final-rc-available/3245

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.9

PyTorch 2.9

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于点云的三维多目标检测算法研究
qq_36130719的博客
05-15 2200
态物体的三维检测，但是激光雷达产生的点云（Point Cloud）只有位置信息，细节信。抗干扰能力非常强，但是因为毫米波雷达发射的波束量有限，导致接受的信号量很少，其中，相机可以提供车身周围丰富的色彩信息，帮助感知系统更好的辨。别物体，准确识别车道线、红绿灯等交通标志，但是相机缺少距离信息，无法准确估。计物体到车身的距离，还容易受到强光的影响。的物理特性，容易受到雨、雪、雾等天气的影响，导致接收的回波数据不稳定。分辨率低，不能用于物体的检测，噪声严重，容易误检，通常安装在车头用于紧急避。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于双模特征融合的目标检测
qq_36130719的博客
12-31 1967
近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence,AI）逐渐成为时代趋势，计算机视觉 （Computer Vision,CV）作为其中的一种重要前沿技术，受到了研究者们广泛的关注。使用计算机达到人类那样“看”的技术，不仅在很多行业的应用场景中大放异彩，在生 产和生活中也得到了大规模的应用。通过摄像机或成像仪捕获现实世界的图片或视频帧 信息，计算机通过算法提取出高级语义信息，以此辅助人完成一些高级任务。下面介绍几种计算机视觉包括的基本任务，具体如图1.1所示。
anaconda pytorch安装&TensorFlow-GPU-2.9 安装（python3.10.9）
pumpkingy的博客
09-20 1194
不要用管理员身份运行，不要用pip安装，反正最后是安装成功了，多试几次吧
torchforge与PyTorch 2.9.0新特性：充分利用最新PyTorch功能
gitblog_00304的博客
10-25 1105
你是否还在为大模型训练时的内存溢出烦恼？是否因分布式训练配置复杂而望而却步？本文将带你探索torchforge如何与PyTorch 2.9.0深度融合，通过实战案例展示如何利用PyTorch最新特性提升训练效率。读完本文，你将掌握：PyTorch 2.9.0关键特性在torchforge中的应用、高效分布式训练配置、混合精度优化技巧，以及如何通过torch.compile加速模型训练。 ## P...
【笔记】解决 “AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled“ 错误
love530love的博客
11-05 3561
解决PyTorch的CUDA错误"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"指南：该错误通常由PyTorch未启用CUDA支持或版本冲突导致。解决方法包括：1.检查当前PyTorch版本；2.从官网获取正确安装命令（含torchvision和torchaudio）；3.强制重装指定版本；4.验证安装结果。其他方案包括完全重装、使用PEP517参数等。预防措施建议使用虚拟环境并注意版本兼容性。最终通过正确安装CUDA支持的Py
ComfyUI安装
伐木小屋
07-19 3183
ComfyUI手动安装教程
PyTorch 2.9 新增对AMD ROCm和英特尔XPU更简易安装支持、Arm架构优化及其他改进
心雨楼
10-17 1149
PyTorch是一款旨在促进快速灵活实验并具备高效生产能力的软件框架。它采用混合前端设计，支持分布式训练，并能与多种工具和库集成。该框架获得4.5分评级，常与TensorFlow、Keras和Apache MXNet等替代方案进行比较。PyTorch 2.9作为这个开源机器学习库的最新版本现已发布。本次更新提供了稳定的libtorch应用二进制接口（ABI），显著提升了第三方C++和CUDA扩展的兼容性。
torch
weixin_46177831的博客
07-20 275
pip install --pre torch==2.8.0.dev20250627 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于目标检测及跟踪的车流量检测
qq_36130719的博客
03-29 578
当前我国经济发展迅速，人民收入水平不断提高，随之机动车数量快速增长。如今我国 已然成为世界第一大的机动车消费市场。据交通部门发布消息，截止2022年1月，全国机 动车保有量已达3.95亿[ 1]。与2018年相比，机动车数量增加了近7000万辆，未来几年还将 以更快的速度增加。然而，随着机动车数量的快速增长，引发了诸多城市道路问题。例如交 通事故频繁发生，城市交通拥堵问题愈发严重，尾气排放导致的空气污染不断加重。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶车辆三维目标检测方法研究与应用
qq_36130719的博客
05-25 2510
2.1.1目标检测任务目标检测是计算机视觉以及图像处理领域的一个典型任务，已成为近些年来理论和应用的研究热点。目标检测的主要目的是在图像或图像序列中找出存在的目标并分类，同时精确给出各类目标位置信息。随着计算机软硬件和深度学习理论发展，目标检测已广泛应用于智能安防、智慧医疗、智能交通等领域。根据后续任务的需要，可以将目标检测任务分为三个主要的层次：分类、检测以及分割[11]。与分类任务相比，检测更加注重算法模型对图像前景和背景的理。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-自动驾驶复杂场景下目标检测
qq_36130719的博客
12-16 1067
自动驾驶是最近几年计算机科学和机械工程领域研究的热点之一，其目标是实现无 人驾驶车辆的自主行驶。自动驾驶目标检测技术是自动驾驶技术的重要组成部分之一，它 利用图像或传感器数据等方式来检测和识别车辆周围的行人、车辆、交通标志和信号等目 标物体。自动驾驶目标检测在复杂场景下是一个重要挑战。在这种情况下，目标物体数量 增多，形状多样，运动模式复杂，并且环境光照、天气等因素会影响目标检测的准确性和 鲁棒性。在当前越来越复杂的交通场景下，出现了遮挡目标漏检和多尺度目标检测不一致 的问题。
安装pytorch和其他库的常见问题及解决办法
weixin_46915208的博客
04-05 8224
安装pytorch时出现Collecting package metadata (current_repodata.json): failed以及 “Conda错误：Collecting package metadata (current_repodata.json): failed”的解决办法
一站式安装对应显卡版本的cuda和torch（windows）
Pan_peter的博客
02-16 6377
1、安装python环境2、安装VS的C++环境（因为CUDA在安装时，需要VS的里面的工具包来编译。3、安装cuda4、安装pytorch。
安装Pytorch详细步骤，含CPU版和CUDA版
qq_48324023的博客
06-02 3159
PyTorch 是一款基于 Python 的开源深度学习框架，凭借其卓越的 GPU 加速计算能力和灵活的编程接口，已成为人工智能领域最受欢迎的工具之一。该框架目前已在机器学习（ML）、深度学习（DL）、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等多个前沿研究与应用领域展现出强大的影响力。本文主要参考了的视频，总结了如何在Anaconda的虚拟环境中安装Pytorch，包括CPU版和CUDA版。
Day46
m0_70488789的博客
12-26 278
作业：手动构造类似的数据集（如cosx数据），观察不同的机器学习模型的差异。4. 经典机器学习在序列任务上的劣势；# DAY 46 序列预测任务介绍。b. 多步预测的2种方式。2. 序列数据的处理：滑动窗口。3. 多输入多输出任务的思路。
pytorch——神经网络框架的搭建以及网络的训练
qq_64131064的博客
12-26 409
本文总结了深度学习模型训练的完整流程：1）搭建网络骨架结构；2）下载预训练模型并迁移到自定义数据集；3）模型保存（完整模型或参数字典）与加载方法；4）标准训练流程包括数据准备、模型定义、损失函数和优化器设置；5）GPU加速训练的两种实现方式及注意事项；6）模型验证测试的完整代码示例，包含图像预处理、模型加载和推理过程；7）阅读他人代码的技巧，建议从train.py入手，重点关注参数设置和模型结构。文中提供了详细的代码片段和示意图，涵盖了从模型构建到部署应用的全流程关键技术点。
深度学习--CUDA安装配置、pytorch库、torchvision库、torchaudio库安装
最新发布
2301_77717128的博客
12-28 1229
本文详细介绍了CUDA和PyTorch相关库的安装步骤。首先说明CUDA是NVIDIA开发的GPU计算平台，指导用户如何查看系统版本并下载安装对应版本的CUDA工具包，包括配置环境变量和验证安装。其次详细讲解PyTorch及其配套库torchaudio、torchvision的下载方法，建议直接从官网获取对应版本的whl文件进行本地安装，避免网络问题导致失败。文中还介绍了这些库的基本功能：PyTorch是深度学习框架，torchaudio处理音频数据，torchvision用于图像处理。
第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现
m0_46260522的博客
12-26 902
5.2 注意力解码器（AttnDecoderRNN）7.2 训练迭代主循环。
PyTorch 2.9 推荐torchcodec的版本是多少
11-07
根据PyTorch官方文档和torchcodec的发布历史，目前没有官方明确声明支持PyTorch 2.9的torchcodec版本。但我们可以通过版本兼容性分析给出建议： 1. **最新版本尝试**：torchcodec的最新版本（截至2024年）是0.1.0...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

csdddn

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值