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Biblioteca de inteligência artificial flexível e rápida

PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina que oferece aceleração poderosa de unidade de processamento gráfico (GPU) para cálculos de tensores baseados em Python e redes neurais dinâmicas. Ele fornece amplo suporte ao ecossistema no desenvolvimento e implantação de modelos de aprendizagem profunda.

Atualizações

  • 3 de setembro de 2026: Estrelas 102,131 → 102,730, versão mais recente v2.14.0 (2 de setembro de 2026).
  • 2 de agosto de 2026: Estrelas 101,297 → 102,131, versão mais recente v2.13.0 (8 de julho de 2026).

O que você ganha

  • Cálculos de tensor de alto desempenho alimentados por GPU
  • Desenvolvimento flexível de modelos com redes neurais dinâmicas
  • Totalmente compatível com o ecossistema Python

Instalação

Baixe o código-fonte
git clone https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch
# if you are updating an existing checkout
git submodule sync
git submodule update --init --recursive
Instalando dependências
pip install --group dev

Se você não programa

🤖 Cole isto no seu agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Quero desenvolver modelos de aprendizagem profunda usando a biblioteca PyTorch. Acompanhe-me nos cálculos de tensores, na criação de redes neurais dinâmicas e no aproveitamento da aceleração da GPU. Em particular, explique como usar os componentes torch.nn e torch.autograd, como integrá-los à estrutura Python e como otimizar os processos de treinamento do modelo.

Termos relacionados do glossário

Para quem éÉ adequado para pesquisadores e desenvolvedores de software que desejam desenvolver modelos de aprendizagem profunda.

Links

A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-07-03: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. Esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.