重点内容测试版（Beta）：
• Torch.Compile 支持 Torch 函数模式• Mega 缓存原型（Prototype）：
• 支持 NVIDIA Blackwell 架构• PyTorch 原生上下文并行• 增强 Intel GPU 加速能力• FlexAttention 大型语言模型（LLM）首个 token 在 X86 CPU 上的处理• FlexAttention 大型语言模型（LLM）在 X86 CPU 上的吞吐量模式优化• Foreach Map 操作• 推理用 Flex Attention• Inductor 中的 Prologue 融合支持追踪中的回归问题NCCL 初始化时在 12.2 驱动下出现 CUDA “无效参数”失败部分使用 12.2 CUDA 驱动（版本 535）的用户报告在 NCCL 或对称内存初始化过程中遇到“CUDA 驱动错误：无效参数”的问题。该问题正在调查中，详情见 #150852。如果您是从源码编译的 PyTorch，已知的解决方法是使用 CUDA 12.2 工具包重新编译 PyTorch。否则，您可以尝试升级系统中的 CUDA 驱动。
向后不兼容的变更• 不再支持 Triton 版本低于 2.2.0。• 移除了对 CUDA 12.4 和 Anaconda 在 CI/CD 环境中的支持。• 在 CI/CD 中移除了对 CUDA 12.4 的支持，转而支持 CUDA 12.8。• 移除了 CI/CD 中对 Anaconda 的支持。• 不再支持 Triton 低于 2.2.0 的版本（没有 ASTSource 支持的版本）。• 修改了 torch.Tensor.new_tensor() 的行为，默认会在当前 Tensor 所在设备上创建新 Tensor。• 之前该函数始终在 "cpu" 设备上建立新 Tensor，现在将和其他 .new_* 方法保持一致，使用当前 Tensor 的设备。• 以后发布的 Linux 轮子包（wheel）构建将使用 Manylinux 2.28 和 CXX11_ABI=1。• 迁移到 manylinux_2_28（基于 AlmaLinux 8）后，不再支持使用 glibc 2.26 的操作系统发行版，包含 Amazon Linux 2 和 CentOS 7 等。• torch.onnx.dynamo_export 现在使用 ExportedProgram 的逻辑路径。• 使用 torch.onnx.dynamo_export API 的用户可能会发现某些 ExportOptions 不再被支持（例如 diagnostic_options、fake_context 和 onnx_registry 被移除或忽略），仅保留 dynamic_shapes。• 建议用户迁移到使用 torch.onnx.export(..., dynamo=True)，并通过 dynamic_shapes 参数指定模型动态形状。• 版本差异：• 2.6.0 版本：torch.onnx.dynamo_export(model, *args, **kwargs)• 2.7.0 版本：torch.onnx.export(model, args, kwargs=kwargs, dynamo=True)• 完成对 LRScheduler.print_lr() 及 LRScheduler 构造函数中 verbose 参数的废弃。• 这两个 API 从 2.2 版本开始已被废弃，建议改用 LRScheduler.get_last_lr() 获取学习率。• print_lr 和 verbose 参数用法混乱且文档不足，使用率低，因此彻底移除。• 2.6.0 版本示例中仍可使用 verbose 并调用 print_lr，2.7.0 版本改为调用 get_last_lr()。• libtorch_python.so 的符号默认改为不可见（除了 Apple 平台）。• 之前 libtorch_python.so 中的符号均默认可见，现在改为仅显式标记的符号为公开，其余均隐藏。• 部分使用私有符号的扩展可能因此导致链接失败。• 用于 PyTorch 2 导出量化的 capture_pre_autograd_graph 已被废弃，建议改用 torch.export.export（相关问题 #139505）。• 2.6.0 版本中使用 capture_pre_autograd_graph 的示例代码，2.7.0 版本改为使用 export，XNNPACK 量化器请从 executorch 项目获取。• 新增 torch.fx.passes.graph_transform_observer.GraphTransformObserver 接口，用于启用更细粒度的节点级别追踪。• 旧版重写 on_node_creation 和 on_node_erase 的方式改为在 with 语句块中通过注册新钩子函数实现。• torch.ao.quantization.pt2e.graph_utils.get_control_flow_submodules 不再作为公共 API。• 此函数被标记为私有，建议使用 _get_control_flow_submodules 代替。• 示例：• 2.6 版本：from torch.ao.quantization.pt2e.graph_utils import get_control_flow_submodules• 2.7 版本：该导入将报错，应改为 from torch.ao.quantization.pt2e.graph_utils import _get_control_flow_submodules （私有调用）弃用内容（Deprecations）部分请留意官方最新公告。
弃用说明• torch.onnx.dynamo_export 已被废弃。用户应改用 torch.onnx.export 并设置参数 dynamo=True。版本差异：• 2.6.0 版本调用方式：torch.onnx.dynamo_export(model, *args, **kwargs)• 2.7.0 版本调用方式：torch.onnx.export(model, args, kwargs=kwargs, dynamo=True)• XNNPACKQuantizer 在 PyTorch 中已废弃，并迁移到 ExecuTorch 项目。请改用 executorch.backends.xnnpack.quantizer.xnnpack_quantizer，不要再使用 torch.ao.quantization.quantizer.xnnpack_quantizer。该量化器最初在 PyTorch 中用于初期开发，但因其不属于核心量化流程，已移至 ExecuTorch。版本差异示例：• 2.6.0 版本：from torch._export import capture_pre_autograd_graphfrom torch.ao.quantization.quantize_pt2e import prepare_pt2efrom torch.ao.quantization.quantizer.xnnpack_quantizer import ( XNNPACKQuantizer, get_symmetric_quantization_config,)quantizer = XNNPACKQuantizer().set_global( get_symmetric_quantization_config())m = capture_pre_autograd_graph(m, *example_inputs)m = prepare_pt2e(m, quantizer)• 2.7.0 版本：from torch.export import exportfrom torch.ao.quantization.quantize_pt2e import prepare_pt2e# 请从 executorch 获取 xnnpack 量化器（https://github.com/pytorch/executorch/）from executorch.backends.xnnpack.quantizer.xnnpack_quantizer import ( XNNPACKQuantizer, get_symmetric_quantization_config,)quantizer = XNNPACKQuantizer().set_global( get_symmetric_quantization_config())m = export(m, *example_inputs)m = prepare_pt2e(m, quantizer)新特性发布工程
• 在CI/CD中新增对CUDA 12.8的支持• 在CI/CD中新增对Python 3.13和3.13t的支持• 为pytorch-triton包新增aarch64支持• 新增对Windows XPU的CI/CD支持• 新增对ROCm MI300的CI/CD支持• 新增对PEP585中标准集合类型提示泛型的支持• 新增Windows Arm64每夜构建版本Python前端
• 引入新的torch.utils.serialization.config命名空间，用于所有序列化相关配置• 新增torch.serialization.config.save.use_pinned_memory_for_d2h选项，用于加速传入GPU设备时的torch.save操作• 新增torch.utils.serialization.config.load.calculate_storage_offsets选项，可以减少随机读取，显著提升对随机访问性能差的storage的加载性能• 支持dtype参数上的__torch_function__处理器，类似于子类对象C++扩展
• 支持与libtorch无关的扩展，保持稳定的torch ABI兼容性分布式上下文并行
• 提供了Context Parallel API，帮助用户在序列维度上并行计算torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention。实现了Ring Attention和基于AllGather方法，通过先执行all-gather后等待完成，再执行本地SDPA。支持三种SDPA内核：SDPBackend.FLASH_ATTENTION、SDPBackend.EFFICIENT_ATTENTION和SDPBackend.CUDNN_ATTENTION，并提供用户API选择所需方法。该实现与其他并行方案及torch.compile兼容。c10d
• 实现了ncclCommInitRankScalable分布式检查点（DCP）
• 缓存保存计划，减少规划步骤开销• 构建HF格式的存储读取器/写入器，用于写入检查点CUDA
• Blackwell架构支持已覆盖本地内核、CUDA数学库和torch.compile• 公开torch.cuda.gds APIMPS
• Metal后端原型支持torch.compile• 通过Python提供Metal内核编写能力ROCm
• CK高效内存注意力增加注意力偏置支持• CK闪电注意力后端• 增强Windows上ROCm的PyTorch支持• 支持gfx1102架构（Navi33）的wheel构建• hipblaslt行级f8 gemm支持XPU
• 为Intel GPU添加AOT Inductor支持• 支持Windows平台上XPU的torch.compile• 支持使用torch.utils.cpp_extension API的SYCL• 提升Intel GPU在PyTorch 2导出后训练量化的性能• 启用Windows Kineto性能分析器• 基于oneDNN后端，为XPU支持TF32torch.compileDynamo
• 支持在Dynamo中追踪contextlib.contextmanager• 提供nonstrict_trace逃逸舱，用于复杂代码的非严格追踪• 支持动态形状的延迟编译• 支持追踪生成器• 支持通过白名单指定源文件应用动态形状• 支持追踪列表子类Inductor
• FlexAttention支持非2的乘方head_dim• 新增FlexAttention内核参数调优选项：num_warps和num_stages• FlexAttention CPU端支持score和mask的向量化• ConfigFuzzer新增调试工具，用于发现Torch编译配置中的错误组合• 支持将点位运算融合入模板序言，启用环境变量TORCHINDUCTOR_PROLOGUE_FUSION即可• CUTLASS后端增加生成配置的实例级别（TORCHINDUCTOR_CUTLASS_INSTANTIATION_LEVEL），详见config.py• CUTLASS后端添加L2 Swizzle配置：cuda.cutlass_max_profiling_swizzle_options• 在AOT Inductor指定package_cpp_only时输出CMakeLists.txt• 一张Dynamo图可映射到多张Inductor图，支持使用graph_partition配置启用性能分析器
• 增加重载名称支持• 通过experimentalConfig启用所有线程性能分析量化
• 支持KleidAI的内核，运行4bit对权重进行对称量化（可使用按通道或组的方式，组大小为32的倍数），激活动态量化为int8，权重在运行时从int4提升到int8以执行int8的矩阵乘法。动态量化由torch.ops.aten._dyn_quant_matmul_4bit完成，权重及可选偏置打包通过torch.ops.aten._dyn_quant_pack_4bit_weight。示例代码如下，使用torchao：from torchao.dtypes import PlainLayoutfrom torchao.experimental.packed_linear_int8_dynamic_activation_intx_weight_layout import ( PackedLinearInt8DynamicActivationIntxWeightLayout,)from torchao.experimental.quant_api import ( int8_dynamic_activation_intx_weight,)from torchao.quantization.granularity import ( PerGroup, PerRow,)from torchao.quantization.quant_api import quantize_from torchao.quantization.quant_primitives import MappingTypemy_model = Model()quantize_( my_model, int8_dynamic_activation_intx_weight( weight_dtype=torch.int4, granularity=PerGroup(32), # 也支持PerRow() has_weight_zeros=True, # 应设置为True weight_mapping_type=MappingType.SYMMETRIC_NO_CLIPPING_ERR, # 也可用MappingType.SYMMETRIC，但误差更大 layout=PackedLinearInt8DynamicActivationIntxWeightLayout(target="aten"), ),)ONNX
• 新增torch.onnx.verification.verify_onnx_program接口，用于验证导出ONNX模型的数值准确性。可通过compare_intermediates选项识别中间张量数值差异的算子，并可用model-explorer等工具可视化验证结果• 支持通过dynamic_shapes添加自定义轴名称• torch.onnx.export(dynamo=True)现在默认优化导出模型改进项发布工程
• 新增TorchCache基准测试• 升级ROCm持续集成至版本6.3• 将cufile添加到CUDA 12.x构建的依赖列表，默认启用• 为ROCm wheel包和libtorch构建添加gfx1102和gfx12支持Python前端
• torch.addcmul新增对CPU标量支持• 对使用py_limited_api=True的cpp扩展设置-DPy_LIMITED_API标志• weights_only序列化新增uintx/intx支持• torch.jit.load新增警告提示• 允许torch.save中配置record/storage对齐方式• 支持torch.Stream的with语句管理自动求导
• 允许torch.autograd.graph.GradientEdge作为torch.autograd.backward的输出• 为torch.linalg.lstsq的残差实现梯度• reflection_pad2d_backward新增确定性内核• 改进softmax反向传播的CUDA本地实现• 改进AutoAC的帕累托前沿图数据加载器
• 当in_order为False时，数据加载器按工人空闲分配任务• 更新pin memory相关API，不再传递device参数。device和pin_memory_device未来将被弃用线性代数
• 改善torch.cum{min,max}对空输入dim参数的验证• 对复数排序操作抛出正确错误嵌套张量（NJT）
• 支持NJT在batch维上的chunk()反向传播• 支持NJT剩余的*_like工厂函数• 改进NJT与稠密张量的matmul，与反向传播支持torch.nn
• 为nn.Module.set_submodule方法添加strict参数，修复非点分字符串的bug• 改善reflection_pad1d、reflection_pad2d和reflection_pad3d的输入维度检查torch.optim
• AdamW重构为继承自Adam• SGD和Adam(W)支持可微学习率和权重衰减构建前端
• 通过HomeBrew安装的PyTorch启用OpenMP支持• 在pytorch中为ppc64le架构启用onednn• 启用对Blackwell GPU家族的构建支持• 通过分片代码生成文件，解决RaspberryPi构建时的内存溢出问题C++前端
• 新增isAcceleratorExcluded API分布式c10d
• 简化abort和shutdown，将其添加至Backend和ProcessGroup对象• 非CUDA设备上使用new_group代替split_group• 移除c10d的pybind对象初始化中的call_guard• 在指定XCCL后端时，启用XPU上的合并路径并调度到XPU张量屏障• 在函数式集合操作中保持PyWork的Python引用计数• 当TCPStore中agent存储处于活动时，启用软失败绑定• 优化getDefaultBackend的容错性分布式数据并行（DDP）
• 新增init_sync选项控制初始化期间的集合操作• Python reducer与编译模式解耦FullyShardedDataParallel2（FSDP2）
• 延迟初始化中对reduce_dtype进行限制• 启用XPU设备上的FSDP2• 增强反向传播后条件的鲁棒性• 在FSDP2库代码中启用MTIA设备• 避免在inference_mode时重置all_gather_output的版本计数器• 支持FSDP2忽略部分参数• 在XPU设备上启用FSDP相关测试• 启用HPU设备上的FSDP2DTensor
• 添加aten.amin/amax至linear_reduction_strategy• distribute_tensor API新增src_data_rank参数• 为_scaled_mm添加调度策略• 添加aten.view.dtype操作支持• 启用切分传播支持跨mesh计算• 为DTensor新增CuDNN SDPA操作支持• 优化shard_dim_alltoall，改用alltoall_single实现• 弃用_shard_tensor，默认使用src_data_rank=None• 针对aten.minimum添加点位操作策略TensorParallel
• TP API中增加src_data_rank参数传递Torch Elastic
• 新增在杀死worker时终止当前进程的逻辑• 使etcd_rendezvous可公开导入• 暴露rendezvous的keepalive参数流水线
• 新增generate_stage_to_rank_mapping实用工具• 移除调度中的stage_index_to_group_rankCPU通用
• 在向量化ATen后端（SVE）实现float、double、int的blend操作• 升级oneDNN子模块至v3.7.1x86
• 添加对int8 brgemm的支持CUDA
• 优化CUDA流优先级管理• 向Python暴露sharedMemPerMultiprocessor设备属性• 完善sharedMem cudaDeviceProps的Python暴露• 为embedding_bag增加输入索引非负范围检查• 修复代码风格检查警告• 修改内存固定(pin memory)行为，避免无CUDA上下文时自动初始化• 为SM 10.0（Blackwell）添加行级缩放矩阵乘积的cutlass内核• 新增CUDA后端的get_stream_from_external接口• 更新cuDNN-frontend子模块至1.10.0，支持cuDNN卷积和SDPA集成MPS
• 支持多个操作符：angle、entr、spherical_bessel_j0、xlog1py、sinc、round.decimals、linalg.det、cholesky.ex、bilineard2d_aa、linalg.solve、zeta、cholesky、fused_rms_norm、lu_unpack、lu_factor_ex、slogdet和logdet• 扩展数据类型支持：angle和atan2支持long类型，torch.special.sinc支持复数类型，torch.mm/torch.bmm支持整型• 支持torch.accelerator.synchronize()在MPS上调用• 增加内核调度时错误检测• MPSInductor改进：• 修复转置索引生成• 修复多范围变量内核调用• 优化内核编译失败时的错误信息• 修复大规模乘错误修复Python 前端
• 修复 torch.lerp 的类型提升问题• 修复当同时使用 slots 和 Python 垃-圾回收时 torch.Tensor 的内存泄漏• 修复 cuda_array_interface 对 torch.bfloat16 的支持• 修复罕见的就地操作导致返回的 torch.Tensor 不正确的调度器错误• 停止在 CPU 上使用 MKL 生成随机数• 将加速器检测移至构建时进行• 修复 FakeTensorMode 下 torch.load 创建的 FakeTensor 设备不正确问题（针对普通张量）• 修复在 CPU 上 torch.acos、torch.asin、torch.atan、torch.exp、torch.sigmoid、torch.div 对复数类型支持的问题自动求导
• 修复 inplace foreach 操作中 torch.autograd.graph.allow_mutation_on_saved_tensors 的问题• 修复 hardswish 反向传播的边界条件• CPU 上 batchnorm 反向传播回退实现中 Half 类型求和使用 float 类型• 修复 torch.compile + ddp + 非重入 AC pack hook 触发计数错误线性代数
• 修复 eigh 中的工作区计算嵌套张量（NJT）
• 修复 NJT min/max 反向传播在非锯齿形归约时的问题• 修复 NJT frexp() 同时处理两个输出的问题• 修复 NJT fill.Scalar 对连续输入的支持• 修复无嵌套特定内核的复合隐式操作的推理模式• 修复 SDPA 的浮点运算计数器和测试torch.nn
• 修复 flex-attention 反向传递过程中损坏的 meta 函数构建前端
• 修复 VecLib 中不平衡的 #pragma diagnostic pop• 通过调整编译标志修复 ARMv8-A（树莓派 4）原子操作兼容性• 使 PyTorch 能被 CMake 4.x 版本构建C++ 前端
• 修复 Apple Clang 构建时使用 -march=armv8.6a 导致的内部编译器错误• 通过禁用树向量化修复 aarch64 neoverse-v1 下使用 gcc10.2 的 Inductor 回归问题分布式分布式检查点（DCP）
• 修复 dcp gather_object/scatter_object_list 问题分布式（c10d）
• 修正 CudaEventCache 的悬挂引用• 在 distributed.nn.all_reduce 中确保 all-reduce 输入连续• 移除 PyTorch 通用 all_to_all 的 Alltoallv 特化• 增加 TCPStore 处理远程对端关闭连接的情况• 修复关闭时的内存泄漏• 修复函数式集合操作在编译时不强制 FX 步幅的问题• 关联张量分配支持与 NCCL 版本匹配• 修改 API 以通过 torch.device 获取设备字符串• 修复 Windows 上 dist.init_process_group 的问题• 修复 isend 和 irecv 的可捕获性问题DistributedStateDict（DSD）
• 修复 DDP 中 strict=False 的情况• 修复存在无参数进程组时的问题• 修复优化器 state_dict 在使用扁平命名空间时共享参数不匹配的问题FullyShardedDataParallel2（FSDP2）
• 修复 FP8 张量的根节点问题• 增加 fix 来修复无根参数时 buffer_dtype 的问题• 支持在 FSDP 单元间使用自定义 all_reduce 钩子• 修复无参数的 FSDP 包装模块错误DTensor
• 修复 torch.distributed._functional_collectives.AsyncCollectiveTensor 对 aten.to 支持的问题• 推迟 DTensor RNG 状态同步，直到首次随机操作或手动设置种子调用，以支持更灵活的 OffsetBasedRNGTracker 初始化• 修复 _scaled_dot_product_flash_attention 分片问题• 修正 all-reduce 重新分配成本流水线
• 修复模型输出为视图时 backward_one_chunk 的问题• 修复 ZB 和 compile 时抛出的错误• 修复 FSDP+PP 流同步错误• 修复 PP 梯度缩放问题• 禁止单阶段调度中 num_microbatches 大于 num_stages• 修复 V 调度的形状推断问题CPU通用
• 使用 SLEEF 实现 CPP 后端 asinh 的代码生成x86
• 限制 Conv/Linear + 广播加法融合中另一个张量的形状CUDA
• 使 PYTORCH_NO_CUDA_MEMORY_CACHING 只有在值为 1 时生效• 修复 cuda 初始化中的竞争条件• 修复几个 64 位索引问题，复杂128扫描中正确计算线程数• 修正 topk 中的资源获取模式，确保内存模型正确• 修复 UpSampleNearest3D 的 int64 索引问题• 修复某些断言触发时GPU数量打印问题• 更新 avg_pool2d 反向传播时 SM 10.0 的线程数，防止运行时崩溃• 只针对 SM 9.0 使用 f8f8bf16 行级缩放矩阵乘法• 修复 Upsample2D 的 64 位索引问题• 修复 _preload_cuda_deps 中的路径查找• 支持 Blackwell 架构：再次修正 sm100、sm120 的反向启动边界MPS
• 针对 MPS 后端 gather_out 的变通方案• 修复标量参数的 fmin/fmax• 修复混合数据类型调用 mm 时崩溃• 修复 torch.add(x,y, alpha=2) 崩溃• 修复不同数据类型下的 nllnd_loss_backward 崩溃• 确保 MPSStream 可由 C++ 使用• 确保 MPSProfiler 可由 C++ 使用• 修复连续非连续位运算的回归问题• 修复大批量张量的 lu 分解• 确保 _scaled_dot_product_attention_math_mps 输入为 4 维• 修复空输入的 cholesky_ex• 修复超过 4 维张量的注意力操作• 修复 smooth l1 loss 的空占位符错误• 修复 torch.chalf 的 sqrt 及其它问题• 修复 unary_kernel_strided 逻辑• 修复标量到张量的位移操作• 修复非连续张量的多项式采样• 修复超过 3 维张量的三角形操作• 修复 lstm_mps 中缺失自动释放导致的内存泄漏• 修复 runUniqueGraph 缺失自动释放池导致内存泄漏• 变通方案修复 5 维张量的随机数生成错误• 修复 Wreorder-init-list• 修复 libfmt 调用中的无效格式字符串• 修复 M4 上 c10::metal::log_gamma 的正确性• 修复非连续张量的 lu 分解性能发布工程
• 新增H100的性能测试稀疏前端
• 移除代码库中不必要的张量复制分布式分布式检查点（DCP）
• 引入基于进程的异步检查点机制c10d
• 将TCPStore的ALLOC_BUFFER_SIZE从4000调整为4096（2的幂次）以提升性能• 通过在删除ExpandableSegments对象时释放IpcMutex和在WorkNCCL析构时释放GIL，提升IPC张量释放性能CPU通用优化
• 简化vec128的bfloat16/half浮点乘加操作• 排序操作并行化x86架构优化
• 当mkldnn_convolution_pointwise不需要梯度时，设置prop_kind为forward_inference• 支持add和max的reduce操作• 使用零点来决定卷积输入零点掩码CUDA
• 使PYTORCH_NO_CUDA_MEMORY_CACHING仅在设为1时生效• 修复CUDA初始化中的竞态条件• 修复部分64位索引问题，调整complex128扫描时的线程数量• 修正topk中的内存行为以符合内存模型的正确性• 修复UpSampleNearest3D的64位索引问题• 解决某些断言触发时GPU数量打印错误• 为SM 10.0架构调整avg_pool2d反向的线程数，防止运行时崩溃• 仅在SM 9.0上使用f8f8bf16行级缩放矩阵乘法• 修复Upsample2D中的64位索引问题MPS
• 加快整数批量矩阵乘法性能• 实现linear1d着色器• Metal单元核实现sqrt操作• 加速带stride的张量上的一元操作• 新增strides一元操作• 以着色器实现masked_fill_scalar• 实现bilineard2d着色器• 优化Cholesky操作• 提升插值速度ROCm
• 改善stride不为1时的反向索引性能• 优化向量化元素级内核• 在tl.load中跳过单次使用的缓冲区L1缓存• 提升3D形状reduce sum运算性能• 为BFloat16和Half启用_load_dwordx4指令集扩展• 优化低CU数量下的reduce sum计算• 调优非最快维度的3D张量求和性能• 优化stride为1的反向索引内核• 针对块基数排序使用IPT=8• 调整首选BLAS库默认值XPU
• 优化SDPA推理性能• 改进零点内存创建• 避免非连续目标张量或输入广播时的不必要复制文档更新Python前端
• 修正了torch.addbmm()中输入参数的描述• 修正了numpy文档引用• 添加了torch.cat类型提升的文档说明• 补充了torch.topk中重复值时索引稳定性的详细说明• 为torch.diagonal文档添加了重载说明• 移除了torch.{min,max}文档中不正确的警告信息• 更新了addbmm、addmm、addmv和baddbmm的描述• 修正torch.max中可选参数dim和keepdim的描述• 更新了torch.bucketize的文档• 修正了推荐的张量操作顺序中低效写法结语PyTorch 2.7.0将效率与灵活性推向新高度，无论是大模型训练还是边缘设备部署，这次更新都值得立即尝鲜！
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