PyTorch 1.8正式官宣发布还支持AMD GPU！
导读
pytorch1.8来啦！1.8版本中，官方终于加入了对amd rocm的支持，可以方便的在原生环境下运行，不用去配置docker了。 1.8版本中，官方终于加入了对amd rocm的支持，可以方便的在原生环境下运行，不用去配置docker了。
amd rocm只支持linux操作系统
1.8版本集合了自2020年10月1.7发布以来的超过3000次github提交。此外，本次更新还有诸多亮点：
优化代码，更新编译器
python内函数转换
增强分布式训练
新的移动端教程与演示
新的性能检测工具
相关的库torchcsprng, torchvision, torchtext和torchaudio也会随之更新。要注意的是，自1.6起，pytorch新特性将分为stable、beta、prototype三种版本。其中prototype不会包含到稳定发行版中，需要从nightly版本自行编译。
python to python函数转换
新增的beta特性torch.fx可以实现python到python的函数转换，可以方便的加入任何工作流程。新的api，向numpy学习！
1.7版本中增加的beta特性torch.fft已成为正式特性。实现了与numpy中的np.fft类似的快速傅立叶变换，还增加了硬件加速支持与自动求导，以更好的支持科学计算。还增加了beta版numpy风格的线性代数模块torch.linalg，支持cholesky分解、行列式、特征值等功能。
增强分布式训练
增加了稳定的异步错误与超时处理，增加nccl的可靠性。增加了beta版的流水线并行功能*（pipeline parallelism）*，可将数据拆解成更小的块以提高并行计算效率。
pipeline parallelism使用4个gpu时的工作示意图
增加beta版的ddp通讯钩子，用于控制如何在workers之间同步梯度。
另外还有一些prototype版的分布式训练新特性。
zeroredundancyoptimizer：用于减少所有参与进程的内存占用。
process group nccl send/recv：让用户可在python而不是c++上进行集合运算。
cuda-support in rpc using tensorpipe：增加对n卡多卡运算的效率。
remote module：让用户像操作本地模块一样操作远程模块。
移动端新教程
随本次更新发布了图像分割模型deeplabv3在安卓和ios上的详细教程。以及图像分割、目标检测、神经机器翻译等在安卓和ios上的演示程序，方便大家更快上手。 另外还有pytorch mobile lite interpreter解释器，可以减少运行时文件的大小。
性能检测工具
增加beta版的benchmark utils，用户可以进行精确的性能测试。以及prototype版的fx graph mode quantization，实现了量化过程的自动化。更多新版本详情，见下方链接。
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相关的库torchcsprng, torchvision, torchtext和torchaudio也会随之更新。要注意的是，自1.6起，pytorch新特性将分为stable、beta、prototype三种版本。其中prototype不会包含到稳定发行版中，需要从nightly版本自行编译。
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增强分布式训练
增加了稳定的异步错误与超时处理，增加nccl的可靠性。增加了beta版的流水线并行功能*（pipeline parallelism）*，可将数据拆解成更小的块以提高并行计算效率。
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另外还有一些prototype版的分布式训练新特性。
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remote module：让用户像操作本地模块一样操作远程模块。
移动端新教程
随本次更新发布了图像分割模型deeplabv3在安卓和ios上的详细教程。以及图像分割、目标检测、神经机器翻译等在安卓和ios上的演示程序，方便大家更快上手。 另外还有pytorch mobile lite interpreter解释器，可以减少运行时文件的大小。
性能检测工具
增加beta版的benchmark utils，用户可以进行精确的性能测试。以及prototype版的fx graph mode quantization，实现了量化过程的自动化。更多新版本详情，见下方链接。
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