PyTorch 1.7发布，支持CUDA 11、Windows分布式训练

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前段时间，PyTorch 团队发布 PyTorch 1.7 版本。该版本增添了很多新特性，如支持 CUDA 11、Windows 分布式训练、增加了支持快速 傅里叶变换 （FFT）的新型 API 等。

PyTorch 1.7 版本包含很多新的 API，如支持 NumPy 兼容的 FFT 操作、性能分析工具，以及对基于分布式数据并行（DDP）和基于远程过程调用（RPC）的分布式训练的重要更新。

此外，一些特性也更新为稳定版，包括自定义 C++ 类、内存分析器、通过自定义类 张量 对象进行扩展、RPC 中的用户异步函数，以及 torch.distributed 中的许多其他特性（如 Per-RPC 超时、DDP dynamic bucketing、RRef helper）。

本次更新的亮点包括：

• CUDA 11 得到 PyTorch 官方支持；

• 对 autograd 分析器，更新和添加了 RPC、TorchScript 和堆栈跟踪（Stack trace）的分析和性能；

• （测试版）通过 torch.fft 支持 NumPy 兼容的 FFT 操作；

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