PyTorch 1.8.1 现已发布，这是一个小的错误修复版本。具体更新内容如下：

New Features

• 改造 torch.profiler 中的 profiling tools。torch.profiler 子模块现在可用，它利用了新发布的 kineto 库进行性能分析。详情可查看博客。
• 为 pytorch xla 启用 autocast（＃48570）。该torch.cuda.autocast软件包现在可以与 torch xla 一起使用，以提供简单的混合精度训练。

Improvements

• 使torch.子模块导入更易于自动完成（＃52339）
• 在 ONNX 中添加对torch.{isinf,any,all}的支持（＃53529）
• 在torch.randperm的 GPU 实现中将 thrust 替换为 cub，以高提性能（＃54537）

Bug 修复

Misc

• 修复torch.distributions验证检查（＃53763）
• 允许更改nn.Embedding的 padding 向量（＃53447）
• 在 TorchScript 中正确 de-sugar Ellipsis（＃53766）
• 当组数为 24 的倍数时，停止使用 OneDNN 进行分组卷积（＃54015）
• 在 {load,store}_scalar 中使用 int8_t 代替 char（＃52616）
• 制作 ideep honor torch.set_num_thread（＃53871）
• 修复pixel_{un}shuffle中尺寸超出范围的问题（＃54178）
• 更新 kineto 以修复 libtorch 构建（＃54205）
• 修复分布式 autograd CUDA 流同步的发送/接收操作（＃54358）

ONNX

• 更新 ONNX 中的错误处理以避免ValueError（＃53548）
• 更新嵌套结构和 dict 输出的 assign output shape（＃53311）
• 更新 embedding export wrt padding_idx（＃53931）

Documentation

• torch.fx的文档更新（＃53674）
• 修复distributed.rpc.options.TensorPipeRpcBackendOptions.set_device_map（＃53508）
• nn.LSTMCell的更新示例（＃51983）
• 更新nn.Embedding的padding_idx参数文档（＃53809）
• 更新通用文档模板（＃54141）

详情可查看：https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.8.1