火炬环境变量 ¶

PyTorch 利用环境变量来调整影响其运行时行为的各种设置。这些变量可以控制关键功能，例如在遇到错误时显示 C++堆栈跟踪、同步 CUDA 内核的执行、指定并行处理任务的线程数以及更多。

此外，PyTorch 还利用了多个高性能库，如 MKL 和 cuDNN，这些库也使用环境变量来修改其功能。这种设置的交互允许开发环境高度可定制，可以针对效率、调试和计算资源管理进行优化。

请注意，虽然本文档涵盖了与 PyTorch 及其相关库相关的广泛环境变量，但并不全面。如果您在本文档中发现任何遗漏、错误或可以改进的地方，请通过提交问题或发起拉取请求的方式告诉我们。