加入我们参加旧金山 PyTorch Conference,10 月 22-23 日。CFP 现已开放!了解更多。

Events

不要错过我们即将举行的 PyTorch 直播活动。以下为完整列表。

即将举行的活动

PyTorch Day 中国 2025

PyTorch Day China 2025

日期:2025 年 6 月 7 日
地点:中国北京

PyTorch Day China 2025,自豪地由 PyTorch 基金会主办,是致力于开源 AI 和机器学习创新的顶级盛会。定于 6 月 7 日在北京中国举行,与 BAAI 大会同期举办,这一社区驱动的活动为 PyTorch 爱好者、机器学习工程师、AI 研究人员和行业专业人士提供了一个无与伦比的平台。

沉浸在充满洞见的精彩技术讲座、互动讨论和引人入胜的海报展示中,这一天将促进知识交流和合作。PyTorch Day China 是您连接开源 AI 社区领先专家和同行的门户,为您提供探索前沿进步和塑造深度学习未来的独特机会。

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PyTorch Conference 2025

日期:2025 年 10 月 22 日至 23 日

PyTorch Conference banner

欢迎您于 2025 年 10 月 22 日至 23 日加入我们在旧金山的活动,了解 AI 和 PyTorch,这个备受推崇的尖端开源机器学习框架。这是一场为期两天的活动,汇集了顶级研究人员、开发者和学术社区,促进合作并推动端到端机器学习的发展。

过往活动

PyTorch 韩国大会

日期:2025 年 3 月 30 日,13:00 ~ 18:00
地点:韩国首尔

倾听来自 PyTorch 基金会、Meta、FuriosaAI、Lablup、Nota AI、Rebellions 等机构的演讲者

活动信息

使用 PyTorch 和 DINOv2 进行多标签植物物种分类

日期:3 月 27 日,下午 12 点 PST

Using PyTorch and DINOv2 for Multi-label Plant Species Classification

加入我们,参加关于我们在 PlantCLEF 2024 挑战中使用自监督视觉 Transformer(DINOv2)进行创新迁移学习方法的精彩网络研讨会。我们将介绍如何从 140 万张图像数据集中高效提取特征嵌入,并使用 PyTorch Lightning 进行模型训练和 Apache Spark 进行数据管理。了解我们的图像处理技术,包括将图像转换为瓦片网格和聚合预测以克服计算挑战。发现实现的显著性能提升,并获得多标签图像分类的见解。本研讨会非常适合 PyTorch 开发者,将包括问答环节和访问我们的完整代码库 github.com/dsgt-kaggle-clef/plantclef-2024。

穆里洛·古斯蒂内利是英特尔的高级 AI 软件解决方案工程师,目前正在乔治亚理工学院攻读计算机科学硕士学位,专注于机器学习。他的工作涉及创建合成数据集,微调大型语言模型,以及使用英特尔® Gaudi® Al 加速器作为开发使能团队的一部分来训练多模态模型。他对深度学习、信息检索和生物多样性研究特别感兴趣,旨在改善物种鉴定并支持保护工作。

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2025 年 DevConf.IN PyTorch Meetup

日期:2025 年 2 月 28 日
位置:印度浦那

活动博客

基于 PyTorch 框架的多模态表格深度学习

日期:2 月 19 日,下午 12 点 PST

Multi-Modal Tabular Deep Learning with PyTorch Frame

在这次演讲中,Akihiro 介绍了 PyTorch Frame,这是一个用于多模态表格深度学习的模块化框架。PyTorch Frame 能够与 PyTorch 生态系统无缝集成,包括用于跨关系数据的基于图的消息传递的 PyTorch Geometric 以及用于提取丰富文本特征的 Hugging Face Transformers。演讲还突出了其专门的数据结构,这些数据结构可以有效地处理稀疏特征,使 PyTorch Frame 成为现代表格数据的重要工具。

Nitta Akihiro 是 Kumo.ai 机器学习团队的软件工程师,同时也是 PyTorch Frame 和 PyTorch Geometric 的核心贡献者,此前曾担任 PyTorch Lightning 的维护者。

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PyTorch 2.6 直播问答

日期:2 月 7 日,上午 10 点 PST

PyTorch 2.6 Live Q&A

想知道最近 PyTorch 2.6 版本的新功能吗?您有什么问题吗?加入我们,与 PyTorch 核心维护者 Nikita Shulga(Meta)进行 PyTorch 2.6 版本现场问答。

Nikita 是 Meta 的软件工程师,他负责 PyTorch 的发布和持续集成等工作。Nikita 致力于提升开发者社区,并持续改进 PyTorch。他在莫斯科物理技术学院(MIPT)获得了应用数学硕士学位。

在这次现场问答环节中,请为 Nikita 带来您的 PyTorch 2.6 版本问题。

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AI 驱动竞赛编程:我的 2024 年 HackerCup 经历

日期:2025 年 1 月 24 日,下午 1 点(美国东部时间)。

AI-Powered Competitive Programming

在这次演讲中,安东将分享他是如何构建一个在 Meta HackerCup 2024(AI 赛道)决赛中排名第一的 AI 代理。安东开发了一个能够快速且可靠地解决最困难编程竞赛问题的流程。安东将详细介绍他是如何使用最先进的推理LLM模型、精心制作的 RAG 以及利用云基础设施安全地测试和执行大规模解决方案的。这种方法突出了测试时计算扩展的巨大潜力,并为 AI 在编程中的未来角色提供了见解。

安东·皮德基科是 Meta,伦敦现实实验室的软件工程师。他目前正致力于将大型语言模型的力量应用于元宇宙 Avatar 产品体验。

关于此次活动的更多信息。

PyTorch 韩国用户组聚会

日期:2024 年 11 月 30 日
地点:韩国首尔

活动信息

PyTorch 2024 大会

日期:2024 年 9 月 18 日至 19 日

PyTorch Conference banner

2024 年 9 月 18 日至 19 日,与我们在旧金山相聚,了解 PyTorch,这个备受赞誉的尖端开源机器学习框架。今年是一次为期两天的活动,汇集了顶级研究人员、开发者和学术社区,促进合作并推动端到端机器学习的发展。

PyTorch 上海 Meetup

日期:2024 年 8 月 15 日
地点:中国上海

阅读笔记

PyTorch 文档马拉松 2024

加入我们的第三届 PyTorch 文档马拉松,时间:6 月 4 日至 20 日

日期:2024 年 6 月 4 日至 20 日

PyTorch Docathon banner

文档马拉松类似于黑客马拉松,是一个通过社区帮助改进 PyTorch 文档的活动。高质量的文档对于任何技术都至关重要,通过提升它,我们使新用户更容易开始使用 PyTorch,有效使用其功能,并加速机器学习从研究到生产的转变。请参阅我们之前的活动,这里和这里。

为什么参加

文档马拉松是一个包容性活动,旨在让新手也能参与,只需具备基本的 Python、PyTorch 和机器学习知识,部分任务甚至不需要这些技能。参与者可以直观地看到他们的贡献对项目可用性和可访问性的直接影响。文档马拉松倡导协作环境,让参与者能与其他贡献者和 PyTorch 维护者一起工作,促进思想交流和建立人脉。它还提供了丰富的学习体验,有机会探索 PyTorch 模块、更新文档字符串和测试教程。

活动详情

  • 6 月 4 日:启动
  • 6 月 4 日-16 日:提交和反馈
  • 6 月 17 日-18 日:最终评审
  • 6 月 20 日:获奖者公布

关于 Docathon 的更多详情将在 6 月 4 日的启动电话中宣布。

立即注册

PyTorch 会议 2023

日期:2023 年 10 月 16 日 - 17 日

本次会议将展示 PyTorch 2.1,这是广受欢迎的机器学习框架的下一代版本。作为 Linux 基金会的一部分,PyTorch 基金会会议继续秉承传统,将领先的学者、开发者和学术社区聚集在一起,以推进端到端机器学习的教育和开发。

会议议程亮点纷呈,包括开幕式招待会、引人入胜的社区和合作伙伴讨论、信息丰富的专题讨论、海报展示、启发性案例研究和社区故事,以及关于机器学习和深度学习最新发展趋势及其开发与部署的讨论。

了解更多信息并注册!

PyTorch 2023 文档马拉松

日期:2023 年 5 月 31 日

我们非常激动地宣布首届 PyTorch 文档马拉松!

文档马拉松是一个以黑客马拉松风格进行的活动,旨在通过召集社区的帮助来改善文档。文档是任何技术的关键方面。

通过改善文档,我们可以让用户更容易开始使用 PyTorch,帮助他们有效理解如何使用其功能,并最终加速机器学习领域的研发到生产。

文档马拉松的详细信息将于 5 月 31 日的启动电话会议中宣布。

立即注册加入今年的活动

温哥华聚会

日期:2023 年 5 月 10 日

日程
下午 3:45 - 在大厅集合并登记
下午 4:00 - 4:30 - 生成式 AI 与 Stable Diffusion - Will Berman | Hugging Face
下午 4:30 - 5:00 - Joe Spisak & Milad Mohammadi | Open XLA
下午 5:00 - 5:10 - 休息
5:10 - 5:40 pm - 如何成为 PyTorch 的贡献者以及原因 - Dmitry Vinnik | Meta
5:40 - 6:00 pm - 社交/Networking

请在此处 RSVP

PyTorch 纽约 Meetup

日期:2023 年 3 月 9 日,下午 3 点太平洋时间
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PyTorch 2.0 工程师问答系列:2D + 分布式张量

日期:2023 年 3 月 1 日,上午 11 点太平洋标准时间
演讲者:梁万超和王俊杰
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PyTorch 2.0 工程师问答直播系列:TorchMultiModal

日期:2023 年 2 月 23 日,上午 11 点 PST
讲者:Kartikay Khandelwal 和 Ankita De
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PyTorch 2.0 工程师问答直播系列:Torch RL

日期:2023 年 2 月 15 日,上午 10 点太平洋标准时间
讲者:Vincent Moens
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PyTorch 2.0 工程师问答系列:动态形状和计算最大批处理大小

日期:2023 年 2 月 7 日,下午 1 点(太平洋标准时间)
演讲者:杨逸飞和艾利亚斯·埃利森
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PyTorch 2.0 工程师问答系列直播:优化 Transformer 进行推理

日期:2023 年 2 月 2 日,下午 1 点 PST
演讲者:Hamid Shojanazeri 和 Mark Saroufim
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PyTorch 2.0 工程师问答系列:重新思考数据加载与 TorchData

日期:2023 年 2 月 1 日,上午 11 点 PST
演讲者:Tse Kevin 和 Guan Erjia
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PyTorch 2.0 工程师直播问答系列:深入探讨 TorchInductor 和 PT2 后端集成

日期:2023 年 1 月 25 日,上午 11 点太平洋标准时间
演讲者:Natalia Gimelshein、Bin Bao、Sherlock Huang 和 Eikan Wang
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PyTorch 2.0 工程师问答系列:DDP/FDSP 支持

日期:2023 年 1 月 24 日,下午 2 点太平洋标准时间
讲座者:威尔·康斯特布尔
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PyTorch 会议 – 2022 年 12 月 2 日

PyTorch 会议汇集了来自机器学习社区的顶尖学者、研究人员和开发者,共同了解 PyTorch 的软件发布、PyTorch 在学术界和工业界的应用方式、发展趋势等更多信息。以下为完整演讲列表:

网络研讨会:PyTorch,开源 AI/ML 的基础

日期:2022 年 9 月 28 日星期四上午 7:30 PT

加入 Soumith Chintala 和 Ibrahim Haddad 之间的对话,探讨 PyTorch 基金会的创建。今天,超过 15 万名开发者和 18,000 家组织使用 PyTorch。在这场对话中,您将了解:

  • PyTorch 作为开源项目的演变

  • PyTorch 在生产环境和学术领域的应用

  • PyTorch 基金会在项目中的下一步

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PyTorch 开发者日 2021

PyTorch 开发者日是一个虚拟活动,汇集了来自机器学习(ML)社区的顶尖研究人员和开发者,共同参加一系列涵盖新软件发布、PyTorch 在学术界和工业界的应用方式以及当前机器学习开发趋势的讲座。以下为所有讲座列表:

  • 主题演讲:了解 PyTorch 的创新、新功能、更新和发布,以及行业如何将其用于生产和部署。

  • 火炉旁聊天:与 AI(和 PyTorch)领域的两位先驱进行非正式而亲密的对话,分享他们对未来的看法和愿景,以及对他们所关注的趋势的评论。

  • 社区论坛:PyTorch 因社区而壮大。倾听我们的成员关于 PyTorch 的工作。

PyTorch 生态系统日 2021

PyTorch 生态系统日,一个为我们的生态系统和行业社区设计的虚拟活动,旨在展示他们的工作并发现新的合作机会。加入我们,通过主题演讲、分组讨论和独特的 Gather.Town 网络活动,共同探讨新进展、趋势、挑战和最佳实践。

PyTorch 开发者日 2020

PyTorch 开发者日,这是一个虚拟活动,汇集了来自机器学习(ML)社区的顶尖研究人员和开发者,共同参加涵盖新软件发布、PyTorch 在学术界和工业界的应用方式、ML 发展趋势、海报展示以及众多交流机会的系列讲座。

PyTorch 夏季黑客马拉松 2020

PyTorch 夏季黑客马拉松,这是一个虚拟活动,邀请开发者与 PyTorch 社区一起进行黑客马拉松,构建创新、有影响力的模型、应用程序和其他项目,为企业和个人创造积极影响。在此活动中,开发者可以在以下类别中测试他们的机器学习技能:

  • PyTorch 开发者工具:为研究人员和开发者设计的工具或库,旨在提高 PyTorch 的生产力和效率。

  • 基于 PyTorch 的 Web/Mobile 应用程序:具有 Web/Mobile 接口或嵌入式设备的 PyTorch 应用程序。

  • PyTorch 负责任的人工智能开发工具:用于负责任人工智能开发的工具、库或 Web/Mobile 应用程序。

文档

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