PyTorch Linux版本的官方文档在哪里

PyTorch Linux版本的官方文档位置
PyTorch的官方文档是跨平台的，Linux版本的使用说明与Windows、Mac版本整合在同一套文档体系中，无需单独寻找“Linux专属文档”。官方文档根据内容类型分为多个模块，覆盖安装、API参考、教程及常见问题等内容，以下是具体入口及关键指引：

1. 官方英文文档主入口

PyTorch的权威英文文档地址为：https://pytorch.org/docs/stable/index.html
该文档包含PyTorch的所有核心功能说明（如张量操作、自动微分、神经网络模块）、不同平台（包括Linux）的安装指南、性能优化技巧及高级开发内容（如分布式训练、自定义算子）。文档会根据PyTorch版本定期更新，确保内容的时效性。

2. 官方中文文档主入口

针对中文用户，PyTorch提供了同步翻译的中文文档，地址为：https://pytorch.ac.cn/docs/stable/index.html
中文文档内容与英文版一致，涵盖Linux环境下的安装步骤（如使用conda/pip安装CPU/GPU版本）、常见错误解决方法（如CUDA版本兼容性问题）及基础使用教程，适合中文用户快速上手。

3. 文档中的Linux专属内容定位

在官方文档中，Linux相关的安装及使用说明并未单独分区，而是融入到对应的功能模块中。例如：

• 安装指南：文档顶部的“Get Started”（开始使用）页面会引导用户选择操作系统（包括Linux），并根据硬件配置（如是否有GPU）推荐安装命令（如conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch）；
• 平台兼容性：关于Linux发行版（如Ubuntu、CentOS）、Python版本（≥3.7）、CUDA/cuDNN版本的要求，均在“Installation”（安装）章节中详细说明；
• 命令示例：文档中的代码示例（如张量操作、模型训练）均默认支持Linux环境，无需额外调整。

4. 获取文档的其他途径

• PDF下载：官方英文文档提供PDF版本下载（位于文档页面底部），方便离线查阅；
• 实时帮助：若在Linux环境下遇到问题，可通过文档中的“Troubleshooting”（故障排除）章节查找解决方案，或访问PyTorch社区论坛（https://discuss.pytorch.org/）寻求帮助。

通过以上入口，用户可快速访问PyTorch官方文档中的Linux相关内容，满足安装、开发及调试需求。

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