前言
昨日，PyTorch 官方在 GitHub 上发布了 0.4.0 版本，备受期待的 Windows 支持终于实现！现在，你可以轻松加入深度学习的队伍了！
PyTorch 官方在 GitHub 上发布了 0.4.0 版本，这一版本的最大亮点是正式支持 Windows 系统。新版本对 API 进行了彻底的重构，是今年最重要的更新之一。
GitHub 发布地址：https://www.php.cn/link/282da3b8ccda1203a2b8d6668f014365
PyTorch 官网：https://www.php.cn/link/35df583a06ef378df8540f6db2d36534
此次从 0.3.1 升级到 0.4.0 的更新带来了许多改进，其中最关键的是正式支持 Windows 系统。在此之前，Windows 用户需要依赖其他开发者发布的第三方 conda 包来安装 PyTorch。现在，你可以直接从 PyTorch 官网获取使用 conda 或 pip 安装的命令行，或者按照教程使用源文件进行安装。
除了 Windows 支持外，PyTorch 0.4.0 版本还优化了计算中的内存使用，支持多种概率分布，改进了数据类型和张量处理。机器之心也尝试在 Windows 上安装了简单的 CPU 版本，如下所示，使用 pip 可以非常顺畅地完成安装。
然而，使用 Conda 安装 PyTorch 时可能会遇到一些问题，例如小编的 Conda 会报错找不到对应的包。
此次版本更新的目录如下：
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重大核心变化包括：
git摸鱼周报自动化下载生成周报：读取本机 Git 仓库最近一周的提交记录，按项目分类提炼总结，生成标准周报格式，通过微信推送并返回给用户。触发词：周报、weekly report、git总结、提交记录总结、工作周报。
- Tensor/Variable 合并
- 零维张量数据类型迁移指南
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新增功能包括：
- Tensors：全面支持高级索引
- 快速傅立叶变换
- 神经网络：计算时的存储权衡
- bottleneck-识别代码中热点（hotspots）的工具
- torch.distributions 24 个基础的概率分布
- 增加 cdf、方差、信息熵、困惑度等
- 分布式训练
- 易于使用的 Launcher utility
- NCCL2 后端
- C++ 拓展
- Windows 支持
- ONNX 改进
- RNN 支持
性能改进
Bug 修复
文章来源：机器之心
文章编辑：小柳
