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一，前言

在深度学习框架的不断迭代中，PyTorch 社区始终致力于提供更稳定、更高效的工具。最近，PyTorch 2.5.1 版本正式发布，这个版本主要针对 2.5.0 中发现的问题进行了修复，以提升用户体验。

二，PyTorch 2.5.1 的主要修内容

1，RPM 和 arm64 发行版支持：

2.5.1 版本修复了基于 RPM 的发行版和 arm64 发行版中的一些问题，这些修复使得在这些系统上运行 PyTorch 变得更加稳定。

2，torch.compile 崩溃问题：

针对 torch.compile 过程中出现的崩溃问题，2.5.1 版本提供了解决方案，这对于使用 PyTorch 进行模型编译的用户来说是一个重要的更新。

3，MPS 崩溃修复：

在 2.5.0 版本中，Metal Performance Shaders (MPS) 的使用出现了一些崩溃问题，2.5.1 版本对这些问题进行了修复，提升了在 iOS 和 macOS 上的性能。

4，注意力回归问题：

2.5.0 版本中观察到的注意力回归问题也在 2.5.1 中得到了解决，这对于使用注意力机制的模型来说是一个重要的改进。

三，PyTorch 2.5.1 版本的其他改进

除了修复错误，2.5.1 版本还带来了一些其他的改进，包括对第三方设备支持的增强，以及对 timm 和 OpenCLIP 的更新，以更好地支持设备自动加载扩展。

如何获取 PyTorch 2.5.1

用户可以通过 PyTorch 官方网站或通过 pip 安装 PyTorch 2.5.1 版本。对于想要了解更多关于这个版本修复内容的用户，可以访问 PyTorch 官方发布笔记。

四，总结

PyTorch 2.5.1 版本的发布，展示了 PyTorch 社区对稳定性和性能的持续承诺。这个修复版对于那些在 2.5.0 版本中遇到问题的用户来说是一个福音。社区鼓励所有 PyTorch 用户升级到这个新版本，以享受更流畅的深度学习体验。如果大家在新版本中遇到任何问题，PyTorch 社区也欢迎大家在 GitHub 上提出，以便持续改进和优化框架。通过这样的互动，PyTorch 能够不断进步，满足不断增长的深度学习研究和开发需求。

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