概述：官方TensorBoard支持属性，字典列表和JIT / TorchScript中用户自定义的类型，改进了分布式

使用TensorBoard(一个用于检查和理解训练运行、张量和图的web应用程序组件)对可视化和模型调试提供了一流嘚本机支持PyTorch现在可通过一个简单的命令from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter支持TensorBoard日志记录。直方图、嵌入、标量、图像、文本、图形以及更多可以在训练过程中可视化。目前TensorBoard支持还处于试验阶段。

• Tensor.set_: Tensor的设备不能再通过Tensor.set_.来改变这通常发生在使用默认CUDA设备设置张量，然后在另一个CUDA设备上交换存储时相反，從一开始就在正确的装置上建立Tensor ().

• Torch HUB：各种预训练模型集合

• 对稀疏数据处理的 API 的改进

1. 首先用如下命令查看升级前的pytorch版本返回版本号是0.4.0

 

 
 
 

 3. 升级后洅用1中的命令查看一下升级后的pytorch版本，返回是1.0.1表示升级成功
 
 

 
 
 

 
 

 
 
 

 
 
 

 
 

 
 

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