Windows的CPU版本安装：

pip3 install torch==1.3.0+cpu torchvision==0.4.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

其他版本安装请参考：

https://pytorch.org/get-started/locally/

PyTorch 1.3也增加了Cloud TPU和阿里云支持。

移动端支持（Mobile Support）

PyTorch 1.3 支持TorchScript直接在移动端进行推理（inference），而不需要任何转换。当然移动端训练（train）目前还是不支持的。

另外，针对fp32和int8做了一些优化：

- 一些fp32的运算在ARM的CPU上做了特定优化（基于Caffe2Go）

- 一些int8的运算在ARM的CPU上做了特定优化（基于QNNPACK）

PyTorch移动端支持的特色在于没有为移动端建立新的框架（对比TensorFlow lite），所有TorchScript的API都可以直接在Android/iOS上运行。

但目前只是试验性质的发布，仍需要不断发展使得PyTorch对于特定的场景更小，更快。

命名张量（Named Tensor）

Named Tensor对Tensor的每一个维度指定具体的名字，这样可以使Tensor易用性更好。例如：

>>> tensor = torch.zeros(2, 3, names=('C', 'N'))

    tensor([[0., 0., 0.],

            [0., 0., 0.]], names=('C', 'N'))

这样就新建了一个dim=2的Tensor，两个维度分别为’C’和’N’，这样后续就可以直接使用’C’和’N’对Tensor进行操作，而不用使用以前的axis=0或者axis=1这种可读性不好的操作。

量化支持

PyTorch 1.3支持Tensor的量化操作，用户可以方便地

x = torch.rand(10,1, dtype=torch.float32)

# xq 是量化后的向量，数据类型记为 quint8

xq = torch.quantize_per_tensor(x, scale = 0.5, zero_point = 8, dtype=torch.quint8)

# 再转换回浮点数

xdq = x.dequantize()