【docs】AIDD Scan Modification & Modification Manual Name-pytorch-AtomGit

已合并

【docs】AIDD Scan Modification & Modification Manual Name #42189

lyx324521创建于 7月20日从lyx324521/pytorch： v2.7.1-26.1.0 合入到 Ascend/pytorch： v2.7.1-26.1.0

【docs】AIDD Scan Modification & Modification Manual Name #42189

已合并

lyx324521创建于 7月20日

从lyx324521/pytorch v2.7.1-26.1.0合入到Ascend/pytorch v2.7.1-26.1.0

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docs / zh
- CONTRIBUTING.md
- SECURITYNOTE.md
- environment_variable_reference
  - ACL_OP_COMPILER_CACHE_DIR.md
  - NPU_ASD_SIGMA_THRESH.md
  - NPU_ASD_UPPER_THRESH.md
  - P2P_HCCL_BUFFSIZE.md
  - PER_STREAM_QUEUE.md
  - RANK_TABLE_FILE.md
  - TORCH_NPU_DEVICE_CAPABILITY.md
  - TORCH_NPU_LAZY_FUSION.md
  - menu_env_variable_reference.md
- framework_feature_guide_pytorch
  - adaptation_compile_opplugin.md
  - feature_value_detection.md
  - memory_snapshot.md
  - menu_framework_feature.md
  - multistream_memory_reuse.md
  - ranktable_link_setup.md
  - sample_call_opplugin.md
  - virtual_memory.md
  - watchdog.md
- installation_guide
  - FAQ.md
  - compilation_installation_using_source_code.md
  - installation_via_binary_package.md
  - menu_installation_guide.md
  - uninstallation.md
  - upgrade.md
- native_apis
  - menu_pt_native_apis.md
  - pytorch_2-10-0
    - torch-compiler.md
    - torch-distributed-elastic.md
    - torch-distributed-pipelining.md
    - torch-fft.md
    - torch-linalg.md
    - torch-nn-functional.md
    - torch-nn.md
    - torch.md
  - pytorch_2-11-0
    - torch-compiler.md
    - torch-distributed-elastic.md
    - torch-distributed-pipelining.md
    - torch-fft.md
    - torch-linalg.md
    - torch-nn-functional.md
    - torch-nn.md
    - torch.md
  - pytorch_2-12-0
    - torch-compiler.md
    - torch-distributed-elastic.md
    - torch-distributed-pipelining.md
    - torch-fft.md
    - torch-linalg.md
    - torch-nn-functional.md
    - torch-nn.md
    - torch.md
  - pytorch_2-7-1
    - torch-compiler.md
    - torch-distributed-elastic.md
    - torch-distributed-pipelining.md
    - torch-fft.md
    - torch-linalg.md
    - torch-nn-functional.md
    - torch-nn.md
    - torch.md
  - pytorch_2-9-0
    - torch-compiler.md
    - torch-distributed-pipelining.md
    - torch-fft.md
    - torch-linalg.md
    - torch-nn-functional.md
    - torch-nn.md
    - torch.md
- release_notes
  - release_notes.md
- torch_compile
  - pytorch_torchair_ge_desc.md

共 68 个文件变更+114-78

Mdocs/zh/CONTRIBUTING.md+5-5

	@@ -373,12 +373,12 @@ PyTorch NPU 项目鼓励使用 AI 辅助研发与文档开发，以提升贡献
373		373
374	文档主要包含以下类目：	374	文档主要包含以下类目：
375		375
376	-- 安装指南（`installation_guide/`）：环境准备、源码编译、pip 安装等说明。	376	+- 软件安装（`installation_guide/`）：环境准备、源码编译、pip 安装等说明。
377	- 快速入门（`quick_start/`）：快速上手教程。	377	- 快速入门（`quick_start/`）：快速上手教程。
378	-- 原生 API 文档（`native_apis/`）：各版本 PyTorch 原生 API 支持情况。	378	+- 原生API（`native_apis/`）：各版本 PyTorch 原生 API 支持情况。
379	-- 框架特性指南（`framework_feature_guide_pytorch/`）：NPU 图模式、Inductor、内存优化等特性说明。	379	+- 框架特性（`framework_feature_guide_pytorch/`）：NPU 图模式、Inductor、内存优化等特性说明。
380	-- 环境变量参考（`environment_variable_reference/`）：NPU 相关环境变量说明。	380	+- 环境变量（`environment_variable_reference/`）：NPU 相关环境变量说明。
381	-- 故障排除（`troubleshooting/`）：常见问题及错误码分析。	381	+- 故障处理（`troubleshooting/`）：常见问题及错误码分析。
382	- 安全声明（`SECURITYNOTE.md`）：安全相关说明。	382	- 安全声明（`SECURITYNOTE.md`）：安全相关说明。
383	- 贡献指南（`CONTRIBUTING.md`）：本文档。	383	- 贡献指南（`CONTRIBUTING.md`）：本文档。
384		384

Mdocs/zh/SECURITYNOTE.md+1-1

	@@ -230,7 +230,7 @@ PyTorch提供分布式训练能力，支持在单机和多机场景下进行训
230	\| 所属平面 \| 不涉及 \| 不涉及 \|	230	\| 所属平面 \| 不涉及 \| 不涉及 \|
231	\| 版本 \| 所有版本 \| 所有版本 \|	231	\| 版本 \| 所有版本 \| 所有版本 \|
232	\| 特殊场景 \| 无 \| 无 \|	232	\| 特殊场景 \| 无 \| 无 \|
233	-\| 备注 \| 该通信过程由开源软件PyTorch控制，配置为PyTorch原生设置，可参考[PyTorch文档](https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html#launch-utility)。源端口由操作系统自动分配，分配范围由操作系统的配置决定，例如ubuntu：采用/proc/sys/net/ipv4/ipv4_local_port_range文件指定，可通过cat /proc/sys/net/ipv4/ipv4_local_port_range或sysctl net.ipv4.ip_local_port_range查看 \| 该通信过程由CANN中HCCL组件控制，TorchNPU不进行控制，端口范围可参考[《环境变量参考》](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/82RC1/maintenref/envvar/envref_07_0001.html)的“执行相关 > 集合通信 >HCCL_IF_BASE_PORT” \|	233	+\| 备注 \| 该通信过程由开源软件PyTorch控制，配置为PyTorch原生设置，可参考[PyTorch文档](https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html#launch-utility)。源端口由操作系统自动分配，分配范围由操作系统的配置决定，例如ubuntu：采用/proc/sys/net/ipv4/ipv4_local_port_range文件指定，可通过cat /proc/sys/net/ipv4/ipv4_local_port_range或sysctl net.ipv4.ip_local_port_range查看 \| 该通信过程由CANN中HCCL组件控制，TorchNPU不进行控制，端口范围可参考[《环境变量》](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/82RC1/maintenref/envvar/envref_07_0001.html)的“执行相关 > 集合通信 >HCCL_IF_BASE_PORT” \|
234		234
235	## 漏洞机制说明	235	## 漏洞机制说明
236		236

Mdocs/zh/environment_variable_reference/ACL_OP_COMPILER_CACHE_DIR.md+1-1

	@@ -4,7 +4,7 @@
4		4
5	通过此环境变量可配置算子编译磁盘缓存的目录。	5	通过此环境变量可配置算子编译磁盘缓存的目录。
6		6
7	-优先级：ACL\_OP\_COMPILER\_CACHE\_DIR \> ASCEND\_CACHE\_PATH \> 默认路径（$HOME/atc\_data）	7	+优先级：ACL\_OP\_COMPILER\_CACHE\_DIR \> ASCEND\_CACHE\_PATH \> 默认路径（$HOME/atc\_data）
8		8
9	如果设置了该环境变量，则按照该环境变量指定路径落盘算子编译缓存；未设置则使用ASCEND\_CACHE\_PATH指定路径；若未设置该环境变量且未使用ASCEND\_CACHE\_PATH指定路径，则使用默认路径（$HOME/atc\_data）。	9	如果设置了该环境变量，则按照该环境变量指定路径落盘算子编译缓存；未设置则使用ASCEND\_CACHE\_PATH指定路径；若未设置该环境变量且未使用ASCEND\_CACHE\_PATH指定路径，则使用默认路径（$HOME/atc\_data）。
10		10

Mdocs/zh/environment_variable_reference/NPU_ASD_SIGMA_THRESH.md+1-1

	@@ -14,7 +14,7 @@
14	>	14	>
15	> - 需要调大阈值场景：若发生告警，并且确认此次数值波动为正常，不影响训练，则调大阈值。	15	> - 需要调大阈值场景：若发生告警，并且确认此次数值波动为正常，不影响训练，则调大阈值。
16	> - 若val超过NPU\_ASD\_UPPER\_THRESH导致告警，则需根据val值调大阈值NPU\_ASD\_UPPER\_THRESH（推荐为val\*2）；	16	> - 若val超过NPU\_ASD\_UPPER\_THRESH导致告警，则需根据val值调大阈值NPU\_ASD\_UPPER\_THRESH（推荐为val\*2）；
17	-> - 若跳变幅度超过NPU\_ASD\_SIGMA\_THRESH触发告警，则需根据$val-pre\_val$和$max-min$的比值调大阈值NPU\_ASD\_SIGMA\_THRESH（推荐为$val-pre\_val$/$max-min$\*2 ）。	17	+> - 若跳变幅度超过NPU\_ASD\_SIGMA\_THRESH触发告警，则需根据$val-pre\_val$和$max-min$的比值调大阈值NPU\_ASD\_SIGMA\_THRESH（推荐为$val-pre\_val$/$max-min$\*2）。
18	>	18	>
19	> 相关影响：调大阈值会导致检出率有所降低，但误检率也会降低。	19	> 相关影响：调大阈值会导致检出率有所降低，但误检率也会降低。
20	> - 需要调小阈值场景：若频繁出现loss spike/grad norm spike影响训练，重新拉起依然有spike，但无告警，则按照一定比例（如10）逐渐调小阈值。	20	> - 需要调小阈值场景：若频繁出现loss spike/grad norm spike影响训练，重新拉起依然有spike，但无告警，则按照一定比例（如10）逐渐调小阈值。

Mdocs/zh/environment_variable_reference/NPU_ASD_UPPER_THRESH.md+1-1

	@@ -14,7 +14,7 @@
14	>	14	>
15	> - 需要调大阈值场景：若发生告警，并且确认此次数值波动为正常，不影响训练，则调大阈值。	15	> - 需要调大阈值场景：若发生告警，并且确认此次数值波动为正常，不影响训练，则调大阈值。
16	> - 若val超过NPU\_ASD\_UPPER\_THRESH导致告警，则需根据val值调大阈值NPU\_ASD\_UPPER\_THRESH（推荐为val\*2）；	16	> - 若val超过NPU\_ASD\_UPPER\_THRESH导致告警，则需根据val值调大阈值NPU\_ASD\_UPPER\_THRESH（推荐为val\*2）；
17	-> - 若跳变幅度超过NPU\_ASD\_SIGMA\_THRESH触发告警，则需根据$val-pre\_val$和$max-min$的比值调大阈值NPU\_ASD\_SIGMA\_THRESH（推荐为$val-pre\_val$/$max-min$\*2 ）。	17	+> - 若跳变幅度超过NPU\_ASD\_SIGMA\_THRESH触发告警，则需根据$val-pre\_val$和$max-min$的比值调大阈值NPU\_ASD\_SIGMA\_THRESH（推荐为$val-pre\_val$/$max-min$\*2）。
18	>	18	>
19	> 相关影响：调大阈值会导致检出率有所降低，但误检率也会降低。	19	> 相关影响：调大阈值会导致检出率有所降低，但误检率也会降低。
20	> - 需要调小阈值场景：若频繁出现loss spike/grad norm spike影响训练，重新启动依然有spike，但无告警，则按照一定比例（如10）逐渐调小阈值。	20	> - 需要调小阈值场景：若频繁出现loss spike/grad norm spike影响训练，重新启动依然有spike，但无告警，则按照一定比例（如10）逐渐调小阈值。

Mdocs/zh/environment_variable_reference/P2P_HCCL_BUFFSIZE.md+2-2

	@@ -5,11 +5,11 @@
5	通过此环境变量可配置是否开启点对点通信（torch.distributed.isend、torch.distributed.irecv和torch.distributed.batch\_isend\_irecv），并使用独立通信域功能。	5	通过此环境变量可配置是否开启点对点通信（torch.distributed.isend、torch.distributed.irecv和torch.distributed.batch\_isend\_irecv），并使用独立通信域功能。
6		6
7	- 配置为0时：关闭点对点通信，使用独立通信域功能。	7	- 配置为0时：关闭点对点通信，使用独立通信域功能。
8	-- 配置大于等于1时：开启点对点通信使用独立通信域功能，并且缓存区大小为配置值。	8	+- 配置大于等于1时：开启点对点通信使用独立通信域功能，并且缓冲区大小为配置值。
9		9
10	单位为MB，默认配置为20。	10	单位为MB，默认配置为20。
11		11
12	-当开启点对点通信使用独立通信域功能时，每一个通信域都会额外占用2\*P2P\_HCCL\_BUFFSIZE大小的缓存区。若集群网络中存在较多的通信域，此缓存区占用量就会增多，可能影响模型数据的正常存放。此种场景下，可通过此环境变量减少点对点通信域占用的缓存区大小。若业务的模型数据量较小，但点对点通信数据量较大，则可通过此环境变量增大点对点通信域占用的缓存区大小，提升点对点通信效率。	12	+当开启点对点通信使用独立通信域功能时，每一个通信域都会额外占用2\*P2P\_HCCL\_BUFFSIZE大小的缓冲区。若集群网络中存在较多的通信域，此缓冲区占用量就会增多，可能影响模型数据的正常存放。此种场景下，可通过此环境变量减少点对点通信域占用的缓冲区大小。若业务的模型数据量较小，但点对点通信数据量较大，则可通过此环境变量增大点对点通信域占用的缓冲区大小，提升点对点通信效率。
13		13
14	## 配置示例	14	## 配置示例
15		15

Mdocs/zh/environment_variable_reference/PER_STREAM_QUEUE.md+1-1

	@@ -20,7 +20,7 @@ export PER_STREAM_QUEUE=1
20		20
21	## 使用约束	21	## 使用约束
22		22
23	-当[TASK\_QUEUE\_ENABLE](TASK_QUEUE_ENABLE.md)配置为“1“/“2“时，此环境变量才能生效。	23	+当[TASK\_QUEUE\_ENABLE](TASK_QUEUE_ENABLE.md)配置为“1”/“2”时，此环境变量才能生效。
24		24
25	## 支持的型号	25	## 支持的型号
26		26

Mdocs/zh/environment_variable_reference/RANK_TABLE_FILE.md+4-3

	@@ -9,12 +9,13 @@
9		9
10	此环境变量默认未配置。	10	此环境变量默认未配置。
11		11
12	-> [!NOTE]	12	+> [!NOTE]
		13	+>
13	> 配置RANK\_TABLE\_FILE场景下，执行模型分布式训练时如果出现“RuntimeError: The Inner Error ...”的报错，建议将HCCL\_CONNECT\_TIMEOUT的超时时间适当增大，避免rank table场景下无协商导致的建链超时问题，具体请参考[在进行模型分布式训练时遇到报错“RuntimeError: The Inner Error ...”](runtimeerror_Inner_Error.md)。	14	> 配置RANK\_TABLE\_FILE场景下，执行模型分布式训练时如果出现“RuntimeError: The Inner Error ...”的报错，建议将HCCL\_CONNECT\_TIMEOUT的超时时间适当增大，避免rank table场景下无协商导致的建链超时问题，具体请参考[在进行模型分布式训练时遇到报错“RuntimeError: The Inner Error ...”](runtimeerror_Inner_Error.md)。
14		15
15	## 配置示例	16	## 配置示例
16		17
17	-启用ranktable文件方式建链示例：	18	+启用rank table文件方式建链示例：
18		19
19	```bash	20	```bash
20	export RANK_TABLE_FILE=/home/ranktable.json	21	export RANK_TABLE_FILE=/home/ranktable.json
	@@ -25,7 +26,7 @@ export RANK_TABLE_FILE=/home/ranktable.json
25	> - 配置的文件路径不存在时，会通过默认的协商流程进行集合通信域建链。	26	> - 配置的文件路径不存在时，会通过默认的协商流程进行集合通信域建链。
26	> - 配置的文件路径存在，但配置信息有误时，不会通过默认的协商流程进行集合通信域建链，而是在实际通信时会抛出相应的报错。	27	> - 配置的文件路径存在，但配置信息有误时，不会通过默认的协商流程进行集合通信域建链，而是在实际通信时会抛出相应的报错。
27		28
28	-关闭ranktable文件方式建链示例：	29	+关闭rank table文件方式建链示例：
29		30
30	```bash	31	```bash
31	unset RANK_TABLE_FILE	32	unset RANK_TABLE_FILE

Mdocs/zh/environment_variable_reference/TORCH_NPU_DEVICE_CAPABILITY.md+1-1

	@@ -5,7 +5,7 @@
5	通过此环境变量可配置`torch_npu.npu.get_device_capability()`的返回值，仅用于兼容原生PyTorch的`torch.cuda.get_device_capability()`接口，不代表NPU硬件实际能力。	5	通过此环境变量可配置`torch_npu.npu.get_device_capability()`的返回值，仅用于兼容原生PyTorch的`torch.cuda.get_device_capability()`接口，不代表NPU硬件实际能力。
6		6
7	- 未配置时，`torch_npu.npu.get_device_capability()`返回值为`None`。	7	- 未配置时，`torch_npu.npu.get_device_capability()`返回值为`None`。
8	-- 配置时，`torch_npu.npu.get_device_capability()`返回值为环境变量TORCH\_NPU\_DEVICE\_CAPABILITY的值，配置格式遵循major.minor格式，例如8.0，9.0。	8	+- 配置时，`torch_npu.npu.get_device_capability()`返回值为环境变量`TORCH_NPU_DEVICE_CAPABILITY`的值，配置格式遵循major.minor格式，例如8.0，9.0。
9		9
10	此环境变量默认为未配置。	10	此环境变量默认为未配置。
11		11

Mdocs/zh/environment_variable_reference/TORCH_NPU_LAZY_FUSION.md+2-2

	@@ -4,8 +4,8 @@
4		4
5	通过此环境变量可开启TorchNPU Eager模式下的DVM算子融合。DVM将多个相邻的小算子合并成单个融合kernel，减少kernel下发次数和中间张量的搬运，从而加速训练和推理。	5	通过此环境变量可开启TorchNPU Eager模式下的DVM算子融合。DVM将多个相邻的小算子合并成单个融合kernel，减少kernel下发次数和中间张量的搬运，从而加速训练和推理。
6		6
7	-- 配置为"True"时：开启DVM算子融合。	7	+- 配置为“True”时：开启DVM算子融合。
8	-- 未配置或配置为"False"时：关闭DVM算子融合。	8	+- 未配置或配置为“False”时：关闭DVM算子融合。
9		9
10	此环境变量默认为未配置。	10	此环境变量默认为未配置。
11		11

Mdocs/zh/environment_variable_reference/menu_env_variable_reference.md+1-1

	@@ -1,4 +1,4 @@
1	-# 环境变量参考	1	+# 环境变量
2		2
3	- [环境变量列表](env_variable_list.md)	3	- [环境变量列表](env_variable_list.md)
4	- [算子执行](op_execution.md)	4	- [算子执行](op_execution.md)

Mdocs/zh/framework_feature_guide_pytorch/adaptation_compile_opplugin.md+1-1

	@@ -1,6 +1,6 @@
1	# 编译验证	1	# 编译验证
2		2
3	-1. 算子适配完成后，需编译TorchNPU包，推荐使用容器场景进行编译安装，具体操作可参考《软件安装》中的“[方式二：源码编译安装](../installation_guide/compilation_installation_using_source_code.md)”章节的“方式一（推荐）：容器场景”。	3	+1. 算子适配完成后，需编译TorchNPU包，推荐使用容器场景进行编译安装，具体操作可参考《软件安装》中的“[方式二：源码安装](../installation_guide/compilation_installation_using_source_code.md)”章节的“方式一（推荐）：容器场景”。
4	2. TorchNPU安装完成后进行新增算子接口的测试验证。测试验证（UT）通过功能正确性验证、边界条件覆盖等，确保算子实现预期，降低联调成本，同时作为长期维护的质量基线，保障算子适配全生命周期的稳定性，自定义算子适配test目录为test/test\_custom\_ops。	4	2. TorchNPU安装完成后进行新增算子接口的测试验证。测试验证（UT）通过功能正确性验证、边界条件覆盖等，确保算子实现预期，降低联调成本，同时作为长期维护的质量基线，保障算子适配全生命周期的稳定性，自定义算子适配test目录为test/test\_custom\_ops。
5	以npu_transpose为例，需要实现以下用例：	5	以npu_transpose为例，需要实现以下用例：
6		6

Mdocs/zh/framework_feature_guide_pytorch/feature_value_detection.md+1-1

	@@ -44,7 +44,7 @@
44	- upper\_thresh2：正整数，最小值为3，默认值为100。二级阈值，特征值超过二级阈值会被认为是一次疑似异常，不会更新到历史均值中。默认检测阈值无需配置，若需要修改阈值可通过此环境变量修改。	44	- upper\_thresh2：正整数，最小值为3，默认值为100。二级阈值，特征值超过二级阈值会被认为是一次疑似异常，不会更新到历史均值中。默认检测阈值无需配置，若需要修改阈值可通过此环境变量修改。
45	- grad\_sample\_interval：正整数，最小值为1，默认值为3。梯度检测的间隔数，标记每多少个梯度中检测一个。配置越小检出率越高，但性能相对会劣化更严重，可能会超过2%。	45	- grad\_sample\_interval：正整数，最小值为1，默认值为3。梯度检测的间隔数，标记每多少个梯度中检测一个。配置越小检出率越高，但性能相对会劣化更严重，可能会超过2%。
46		46
47	-此环境变量使用详情可参考《环境变量参考》中的“[NPU\_ASD\_CONFIG](../environment_variable_reference/NPU_ASD_CONFIG.md)”章节。	47	+此环境变量使用详情可参考《环境变量》中的“[NPU\_ASD\_CONFIG](../environment_variable_reference/NPU_ASD_CONFIG.md)”章节。
48		48
49	## 使用样例	49	## 使用样例
50		50

Mdocs/zh/framework_feature_guide_pytorch/memory_snapshot.md+1-1

	@@ -33,7 +33,7 @@
33	- 未配置时，内存数据默认保存至当前路径。	33	- 未配置时，内存数据默认保存至当前路径。
34	- 配置时，内存数据保存至指定路径。	34	- 配置时，内存数据保存至指定路径。
35		35
36	-此环境变量使用详情请参考《环境变量参考》中的“[OOM\_SNAPSHOT\_ENABLE](../environment_variable_reference/OOM_SNAPSHOT_ENABLE.md)”章节和《环境变量参考》中的“[OOM\_SNAPSHOT\_PATH](../environment_variable_reference/OOM_SNAPSHOT_PATH.md)”章节。	36	+此环境变量使用详情请参考《环境变量》中的“[OOM\_SNAPSHOT\_ENABLE](../environment_variable_reference/OOM_SNAPSHOT_ENABLE.md)”章节和《环境变量》中的“[OOM\_SNAPSHOT\_PATH](../environment_variable_reference/OOM_SNAPSHOT_PATH.md)”章节。
37		37
38	内存快照的使用方法和案例还可参考社区的相关说明[LINK](https://pytorch.org/docs/2.7/torch_cuda_memory.html#understanding-cuda-memory-usage)。社区内存快照的API具体用法请参考[LINK](https://pytorch.org/docs/2.7/torch_cuda_memory.html#snapshot-api-reference)。	38	内存快照的使用方法和案例还可参考社区的相关说明[LINK](https://pytorch.org/docs/2.7/torch_cuda_memory.html#understanding-cuda-memory-usage)。社区内存快照的API具体用法请参考[LINK](https://pytorch.org/docs/2.7/torch_cuda_memory.html#snapshot-api-reference)。
39		39

Mdocs/zh/framework_feature_guide_pytorch/menu_framework_feature.md+1-1

	@@ -1,5 +1,5 @@
1		1
2	-# 框架特性指南	2	+# 框架特性
3		3
4	- [概述](overview.md)	4	- [概述](overview.md)
5	- [内存资源优化](./memory_resource_optimization.md)	5	- [内存资源优化](./memory_resource_optimization.md)

Mdocs/zh/framework_feature_guide_pytorch/multistream_memory_reuse.md+1-1

	@@ -31,7 +31,7 @@
31		31
32	默认值是1。	32	默认值是1。
33		33
34	-此环境变量使用详情请参考《环境变量参考》中的“[MULTI\_STREAM\_MEMORY\_REUSE](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/720/comref/Envvariables/Envir_016.html)”章节。	34	+此环境变量使用详情请参考《环境变量》中的“[MULTI\_STREAM\_MEMORY\_REUSE](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/720/comref/Envvariables/Envir_016.html)”章节。
35		35
36	## 使用样例	36	## 使用样例
37		37

Mdocs/zh/framework_feature_guide_pytorch/ranktable_link_setup.md+1-1

	@@ -31,7 +31,7 @@ PyTorch通过rank table文件建立全局通信域。子通信域的建立通过
31	>- 配置的文件路径存在，但配置信息有误时，不会通过默认的协商流程进行集合通信域建链，而是在实际通信时会进行相应的报错。	31	>- 配置的文件路径存在，但配置信息有误时，不会通过默认的协商流程进行集合通信域建链，而是在实际通信时会进行相应的报错。
32	>- 配置的文件路径不能为软链接，且具有读取权限。	32	>- 配置的文件路径不能为软链接，且具有读取权限。
33		33
34	-此环境变量使用详情请参考《环境变量参考》中的“[RANK\_TABLE\_FILE](../environment_variable_reference/RANK_TABLE_FILE.md)”章节。	34	+此环境变量使用详情请参考《环境变量》中的“[RANK\_TABLE\_FILE](../environment_variable_reference/RANK_TABLE_FILE.md)”章节。
35		35
36	## 使用样例	36	## 使用样例
37		37

Mdocs/zh/framework_feature_guide_pytorch/sample_call_opplugin.md+1-1

	@@ -205,7 +205,7 @@
205		205
206	## 编译验证	206	## 编译验证
207		207
208	-1. 编译TorchNPU插件并安装，推荐使用容器场景进行编译，具体操作可参考《软件安装》中的“[方式二：源码编译安装](../installation_guide/compilation_installation_using_source_code.md)”章节的“方式一（推荐）：容器场景”。	208	+1. 编译TorchNPU插件并安装，推荐使用容器场景进行编译，具体操作可参考《软件安装》中的“[方式二：源码安装](../installation_guide/compilation_installation_using_source_code.md)”章节的“方式一（推荐）：容器场景”。
209		209
210	2. 上述开发过程完成后，调用开发者测试脚本，验证基本功能是否正常。	210	2. 上述开发过程完成后，调用开发者测试脚本，验证基本功能是否正常。
211		211

Mdocs/zh/framework_feature_guide_pytorch/virtual_memory.md+1-1

	@@ -17,7 +17,7 @@
17		17
18	可选择如下任一方式：	18	可选择如下任一方式：
19		19
20	-- 设置环境变量PYTORCH\_NPU\_ALLOC\_CONF=expandable\_segments:<value\>，此环境变量使用详情请参考《环境变量参考》中的“[PYTORCH\_NPU\_ALLOC\_CONF](../environment_variable_reference/PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF.md)”章节。	20	+- 设置环境变量PYTORCH\_NPU\_ALLOC\_CONF=expandable\_segments:<value\>，此环境变量使用详情请参考《环境变量》中的“[PYTORCH\_NPU\_ALLOC\_CONF](../environment_variable_reference/PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF.md)”章节。
21	- 修改torch.npu.memory.\_set\_allocator\_settings（“expandable\_segments: <value\>”）接口中的“expandable\_segments”属性值。	21	- 修改torch.npu.memory.\_set\_allocator\_settings（“expandable\_segments: <value\>”）接口中的“expandable\_segments”属性值。
22		22
23	value可以取值为True或False。默认为False。	23	value可以取值为True或False。默认为False。

Mdocs/zh/framework_feature_guide_pytorch/watchdog.md+1-1

	@@ -26,7 +26,7 @@ HCCL\_ASYNC\_ERROR\_HANDLING取值情况：
26		26
27	当PyTorch版本为1.11.0时，默认值为0；当PyTorch版本大于等于2.1.0时，默认值为1。	27	当PyTorch版本为1.11.0时，默认值为0；当PyTorch版本大于等于2.1.0时，默认值为1。
28		28
29	-此环境变量使用详情请参考《环境变量参考》中的“[HCCL\_ASYNC\_ERROR\_HANDLING](../environment_variable_reference/HCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING.md)”章节。	29	+此环境变量使用详情请参考《环境变量》中的“[HCCL\_ASYNC\_ERROR\_HANDLING](../environment_variable_reference/HCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING.md)”章节。
30		30
31	## 使用样例	31	## 使用样例
32		32

Mdocs/zh/installation_guide/FAQ.md+1-1

	@@ -103,7 +103,7 @@ ci/build.sh: line 11: syntax error near unexpected token `$'{\r''
103		103
104	报错原因	104	报错原因
105		105
106	-Windows换行符问题。文件使用了Windows风格的换行符（CRLF: \r\n ），而Linux bash只认Unix风格的换行符（LF: \n ），导致“\r”被当作命令的一部分执行。	106	+Windows换行符问题。文件使用了Windows风格的换行符（CRLF: \r\n），而Linux bash只认Unix风格的换行符（LF: \n），导致“\r”被当作命令的一部分执行。
107		107
108	处理方法	108	处理方法
109		109

Mdocs/zh/installation_guide/compilation_installation_using_source_code.md+3-2

	@@ -109,7 +109,8 @@
109	\|2.12.0\|X86_64\|13.3.1\|3.18.4\|	109	\|2.12.0\|X86_64\|13.3.1\|3.18.4\|
110	\|3.12.0\|AArch64\|13.3.1\|4.3.2\|	110	\|3.12.0\|AArch64\|13.3.1\|4.3.2\|
111		111
112	- > [!NOTE]<br>	112	+ > [!NOTE]
		113	+ >
113	> 安装指导可参见[安装11.2.0版本gcc](installing_gcc_11-2-0.md)和[安装3.18.4版本cmake](installing_cmake_3-18-4.md)。	114	> 安装指导可参见[安装11.2.0版本gcc](installing_gcc_11-2-0.md)和[安装3.18.4版本cmake](installing_cmake_3-18-4.md)。
114		115
115	2. 安装环境依赖。	116	2. 安装环境依赖。
	@@ -158,7 +159,7 @@
158		159
159	执行以下命令可检查安装的Python、PyTorch框架和TorchNPU插件版本。	160	执行以下命令可检查安装的Python、PyTorch框架和TorchNPU插件版本。
160		161
161	-- 查看已安装的Pyhton版本。	162	+- 查看已安装的Python版本。
162		163
163	```bash	164	```bash
164	python --version	165	python --version

Mdocs/zh/installation_guide/installation_via_binary_package.md+1-1

	@@ -61,7 +61,7 @@
61		61
62	执行以下命令可检查安装的Python、PyTorch框架和TorchNPU插件版本。	62	执行以下命令可检查安装的Python、PyTorch框架和TorchNPU插件版本。
63		63
64	-- 查看已安装的Pyhton版本。	64	+- 查看已安装的Python版本。
65		65
66	```bash	66	```bash
67	python --version	67	python --version

Mdocs/zh/installation_guide/menu_installation_guide.md+1-1

	@@ -1,4 +1,4 @@
1	-# 软件安装指南	1	+# 软件安装
2		2
3	- [安装说明](installation_description.md)	3	- [安装说明](installation_description.md)
4	- [安装前准备](preparing_installation.md)	4	- [安装前准备](preparing_installation.md)

Mdocs/zh/installation_guide/uninstallation.md+1-1

	@@ -16,7 +16,7 @@
16		16
17	> [!NOTE]	17	> [!NOTE]
18	>	18	>
19	-> 如需要保存卸载日志，可在pip3 uninstall命令后面加上参数--log <path\>，并对您指定的目录<path\>做好权限管控。	19	+> 如需要保存卸载日志，可在pip3 uninstall命令后面加上参数--log <path\>，并对指定的目录<path\>做好权限管控。
20		20
21	## 卸载CANN软件	21	## 卸载CANN软件
22		22

Mdocs/zh/installation_guide/upgrade.md+1-1

	@@ -6,4 +6,4 @@
6	> [!NOTE]	6	> [!NOTE]
7	>	7	>
8	> - 在驱动、固件和CANN软件配套场景下，可单独升级PyTorch框架与TorchNPU插件。	8	> - 在驱动、固件和CANN软件配套场景下，可单独升级PyTorch框架与TorchNPU插件。
9	-> - 如果也要升级固件、驱动和CANN软件，请按照“固件-\>驱动-\>CANN软件”的顺序先进行升级，再升级PyTorch框架与TorchNPU插件。	9	+> - 如果也要升级固件、驱动和CANN软件，请按照“固件→驱动→CANN软件”的顺序先进行升级，再升级PyTorch框架与TorchNPU插件。

Mdocs/zh/native_apis/menu_pt_native_apis.md+1-1

	@@ -45,7 +45,7 @@
45	- [Quantization](./pytorch_2-12-0/Quantization.md)	45	- [Quantization](./pytorch_2-12-0/Quantization.md)
46	- [Distributed RPC Framework](./pytorch_2-12-0/Distributed-RPC-Framework.md)	46	- [Distributed RPC Framework](./pytorch_2-12-0/Distributed-RPC-Framework.md)
47	- [torch.random](./pytorch_2-12-0/torch-random.md)	47	- [torch.random](./pytorch_2-12-0/torch-random.md)
48	- - [torch.nested](./pytorch_2-12-0/torch-nested.md)	48	+ - [torch.nested](./pytorch_2-12-0/torch-nested.md)
49	- [torch.sparse](./pytorch_2-12-0/torch-sparse.md)	49	- [torch.sparse](./pytorch_2-12-0/torch-sparse.md)
50	- [torch.Storage](./pytorch_2-12-0/torch-Storage.md)	50	- [torch.Storage](./pytorch_2-12-0/torch-Storage.md)
51	- [torch.testing](./pytorch_2-12-0/torch-testing.md)	51	- [torch.testing](./pytorch_2-12-0/torch-testing.md)

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-10-0/torch-compiler.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.compiler	1	# torch.compiler
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-10-0/torch-distributed-elastic.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.distributed.elastic	1	# torch.distributed.elastic
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-10-0/torch-distributed-pipelining.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.distributed.pipelining	1	# torch.distributed.pipelining
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-10-0/torch-fft.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.fft	1	# torch.fft
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5	>	6	>
6	> 使用以下接口，需要配置以下信息：	7	> 使用以下接口，需要配置以下信息：

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-10-0/torch-linalg.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.linalg	1	# torch.linalg
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-10-0/torch-nn-functional.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.nn.functional	1	# torch.nn.functional
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-10-0/torch-nn.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.nn	1	# torch.nn
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-10-0/torch.md+1-1

	@@ -93,7 +93,7 @@
93	\|torch.take\|是\|支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool\|	93	\|torch.take\|是\|支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool\|
94	\|torch.take_along_dim\|是\|支持fp32\|	94	\|torch.take_along_dim\|是\|支持fp32\|
95	\|torch.tensor_split\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	95	\|torch.tensor_split\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
96	-\|torch.tile\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128<br>若入参dims的长度小于input.shape的长度，则会在dims前自动补全1，使其长度与 input.shape对齐。补全后的dims，需要满足如下限制：<br>- 当需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对4个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 4），例如：不支持torch.tile(input, [2, 3, 4, 5, 6]) ，支持torch.tile(input, [2, 3, 1, 5, 6])<br>- 当不需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对3个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 3），例如：不支持torch.tile(input, [1, 3, 4, 5, 6]) ，支持torch.tile(input, [1, 3, 1, 5, 6])<br>- 若执行反向计算，输入Tensor的维度数与入参dims中大于1的元素个数之和不得超过8\|	96	+\|torch.tile\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128<br>若入参dims的长度小于input.shape的长度，则会在dims前自动补全1，使其长度与 input.shape对齐。补全后的dims，需要满足如下限制：<br>- 当需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对4个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 4），例如：不支持torch.tile(input, [2, 3, 4, 5, 6])，支持torch.tile(input, [2, 3, 1, 5, 6])<br>- 当不需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对3个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 3），例如：不支持torch.tile(input, [1, 3, 4, 5, 6])，支持torch.tile(input, [1, 3, 1, 5, 6])<br>- 若执行反向计算，输入Tensor的维度数与入参dims中大于1的元素个数之和不得超过8\|
97	\|torch.transpose\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	97	\|torch.transpose\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
98	\|torch.unsqueeze\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	98	\|torch.unsqueeze\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
99	\|torch.vsplit\|是\|支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	99	\|torch.vsplit\|是\|支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-11-0/torch-compiler.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.compiler	1	# torch.compiler
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-11-0/torch-distributed-elastic.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.distributed.elastic	1	# torch.distributed.elastic
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-11-0/torch-distributed-pipelining.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.distributed.pipelining	1	# torch.distributed.pipelining
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-11-0/torch-fft.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.fft	1	# torch.fft
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5	>	6	>
6	> 使用以下接口，需要配置以下信息：	7	> 使用以下接口，需要配置以下信息：

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-11-0/torch-linalg.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.linalg	1	# torch.linalg
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-11-0/torch-nn-functional.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.nn.functional	1	# torch.nn.functional
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-11-0/torch-nn.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.nn	1	# torch.nn
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-11-0/torch.md+1-1

	@@ -93,7 +93,7 @@
93	\|torch.take\|是\|支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool\|	93	\|torch.take\|是\|支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool\|
94	\|torch.take_along_dim\|是\|支持fp32\|	94	\|torch.take_along_dim\|是\|支持fp32\|
95	\|torch.tensor_split\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	95	\|torch.tensor_split\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
96	-\|torch.tile\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128<br>若入参dims的长度小于input.shape的长度，则会在dims前自动补全1，使其长度与 input.shape对齐。补全后的dims，需要满足如下限制：<br>- 当需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对4个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 4），例如：不支持torch.tile(input, [2, 3, 4, 5, 6]) ，支持torch.tile(input, [2, 3, 1, 5, 6])<br>- 当不需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对3个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 3），例如：不支持torch.tile(input, [1, 3, 4, 5, 6]) ，支持torch.tile(input, [1, 3, 1, 5, 6])<br>- 若执行反向计算，输入Tensor的维度数与入参dims中大于1的元素个数之和不得超过8\|	96	+\|torch.tile\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128<br>若入参dims的长度小于input.shape的长度，则会在dims前自动补全1，使其长度与 input.shape对齐。补全后的dims，需要满足如下限制：<br>- 当需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对4个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 4），例如：不支持torch.tile(input, [2, 3, 4, 5, 6])，支持torch.tile(input, [2, 3, 1, 5, 6])<br>- 当不需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对3个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 3），例如：不支持torch.tile(input, [1, 3, 4, 5, 6])，支持torch.tile(input, [1, 3, 1, 5, 6])<br>- 若执行反向计算，输入Tensor的维度数与入参dims中大于1的元素个数之和不得超过8\|
97	\|torch.transpose\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	97	\|torch.transpose\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
98	\|torch.unsqueeze\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	98	\|torch.unsqueeze\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
99	\|torch.vsplit\|是\|支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	99	\|torch.vsplit\|是\|支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-12-0/torch-compiler.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.compiler	1	# torch.compiler
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-12-0/torch-distributed-elastic.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.distributed.elastic	1	# torch.distributed.elastic
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-12-0/torch-distributed-pipelining.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.distributed.pipelining	1	# torch.distributed.pipelining
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-12-0/torch-fft.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.fft	1	# torch.fft
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5	>	6	>
6	> 使用以下接口，需要配置以下信息：	7	> 使用以下接口，需要配置以下信息：

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-12-0/torch-linalg.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.linalg	1	# torch.linalg
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-12-0/torch-nn-functional.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.nn.functional	1	# torch.nn.functional
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-12-0/torch-nn.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.nn	1	# torch.nn
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-12-0/torch.md+1-1

	@@ -93,7 +93,7 @@
93	\|torch.take\|是\|支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool\|	93	\|torch.take\|是\|支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool\|
94	\|torch.take_along_dim\|是\|支持fp32\|	94	\|torch.take_along_dim\|是\|支持fp32\|
95	\|torch.tensor_split\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	95	\|torch.tensor_split\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
96	-\|torch.tile\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128<br>若入参dims的长度小于input.shape的长度，则会在dims前自动补全1，使其长度与 input.shape对齐。补全后的dims，需要满足如下限制：<br>- 当需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对4个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 4），例如：不支持torch.tile(input, [2, 3, 4, 5, 6]) ，支持torch.tile(input, [2, 3, 1, 5, 6])<br>- 当不需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对3个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 3），例如：不支持torch.tile(input, [1, 3, 4, 5, 6]) ，支持torch.tile(input, [1, 3, 1, 5, 6])<br>- 若执行反向计算，输入Tensor的维度数与入参dims中大于1的元素个数之和不得超过8\|	96	+\|torch.tile\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128<br>若入参dims的长度小于input.shape的长度，则会在dims前自动补全1，使其长度与 input.shape对齐。补全后的dims，需要满足如下限制：<br>- 当需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对4个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 4），例如：不支持torch.tile(input, [2, 3, 4, 5, 6])，支持torch.tile(input, [2, 3, 1, 5, 6])<br>- 当不需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对3个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 3），例如：不支持torch.tile(input, [1, 3, 4, 5, 6])，支持torch.tile(input, [1, 3, 1, 5, 6])<br>- 若执行反向计算，输入Tensor的维度数与入参dims中大于1的元素个数之和不得超过8\|
97	\|torch.transpose\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	97	\|torch.transpose\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
98	\|torch.unsqueeze\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	98	\|torch.unsqueeze\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
99	\|torch.vsplit\|是\|支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	99	\|torch.vsplit\|是\|支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-7-1/torch-compiler.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.compiler	1	# torch.compiler
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-7-1/torch-distributed-elastic.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.distributed.elastic	1	# torch.distributed.elastic
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-7-1/torch-distributed-pipelining.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.distributed.pipelining	1	# torch.distributed.pipelining
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-7-1/torch-fft.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.fft	1	# torch.fft
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5	>	6	>
6	> 使用以下接口，需要配置以下信息：	7	> 使用以下接口，需要配置以下信息：

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-7-1/torch-linalg.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.linalg	1	# torch.linalg
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-7-1/torch-nn-functional.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.nn.functional	1	# torch.nn.functional
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4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-7-1/torch-nn.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.nn	1	# torch.nn
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3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-7-1/torch.md+1-1

	@@ -94,7 +94,7 @@
94	\|torch.take\|是\|支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool\|	94	\|torch.take\|是\|支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool\|
95	\|torch.take_along_dim\|是\|支持fp32\|	95	\|torch.take_along_dim\|是\|支持fp32\|
96	\|torch.tensor_split\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	96	\|torch.tensor_split\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
97	-\|torch.tile\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128<br>若入参dims的长度小于input.shape的长度，则会在dims前自动补全1，使其长度与 input.shape对齐。补全后的dims，需要满足如下限制：<br>- 当需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对4个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 4），例如：不支持torch.tile(input, [2, 3, 4, 5, 6]) ，支持torch.tile(input, [2, 3, 1, 5, 6])<br>- 当不需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对3个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 3），例如：不支持torch.tile(input, [1, 3, 4, 5, 6]) ，支持torch.tile(input, [1, 3, 1, 5, 6])<br>- 若执行反向计算，输入Tensor的维度数与入参dims中大于1的元素个数之和不得超过8\|	97	+\|torch.tile\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128<br>若入参dims的长度小于input.shape的长度，则会在dims前自动补全1，使其长度与 input.shape对齐。补全后的dims，需要满足如下限制：<br>- 当需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对4个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 4），例如：不支持torch.tile(input, [2, 3, 4, 5, 6])，支持torch.tile(input, [2, 3, 1, 5, 6])<br>- 当不需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对3个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 3），例如：不支持torch.tile(input, [1, 3, 4, 5, 6])，支持torch.tile(input, [1, 3, 1, 5, 6])<br>- 若执行反向计算，输入Tensor的维度数与入参dims中大于1的元素个数之和不得超过8\|
98	\|torch.transpose\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	98	\|torch.transpose\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
99	\|torch.unsqueeze\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	99	\|torch.unsqueeze\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
100	\|torch.vsplit\|是\|支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	100	\|torch.vsplit\|是\|支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-9-0/torch-compiler.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.compiler	1	# torch.compiler
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-9-0/torch-distributed-pipelining.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.distributed.pipelining	1	# torch.distributed.pipelining
2		2
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4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-9-0/torch-fft.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.fft	1	# torch.fft
2		2
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5	>	6	>
6	> 使用以下接口，需要配置以下信息：	7	> 使用以下接口，需要配置以下信息：

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-9-0/torch-linalg.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.linalg	1	# torch.linalg
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-9-0/torch-nn-functional.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.nn.functional	1	# torch.nn.functional
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-9-0/torch-nn.md+2-1

	@@ -1,6 +1,7 @@
1	# torch.nn	1	# torch.nn
2		2
3	-> [!NOTE]	3	+> [!NOTE]
		4	+>
4	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。	5	> 若API“是否支持”为“是”，“限制与说明”为“-”，说明此API和原生API支持度保持一致。
5		6
6	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|	7	\|API名称\|是否支持\|限制与说明\|

Mdocs/zh/native_apis/pytorch_2-9-0/torch.md+1-1

	@@ -93,7 +93,7 @@
93	\|torch.take\|是\|支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool\|	93	\|torch.take\|是\|支持fp16，fp32，int16，int32，int64，bool\|
94	\|torch.take_along_dim\|是\|支持fp32\|	94	\|torch.take_along_dim\|是\|支持fp32\|
95	\|torch.tensor_split\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	95	\|torch.tensor_split\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
96	-\|torch.tile\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128<br>若入参dims的长度小于input.shape的长度，则会在dims前自动补全1，使其长度与 input.shape对齐。补全后的dims，需要满足如下限制：<br>- 当需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对4个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 4），例如：不支持torch.tile(input, [2, 3, 4, 5, 6]) ，支持torch.tile(input, [2, 3, 1, 5, 6])<br>- 当不需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对3个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 3），例如：不支持torch.tile(input, [1, 3, 4, 5, 6]) ，支持torch.tile(input, [1, 3, 1, 5, 6])<br>- 若执行反向计算，输入Tensor的维度数与入参dims中大于1的元素个数之和不得超过8\|	96	+\|torch.tile\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128<br>若入参dims的长度小于input.shape的长度，则会在dims前自动补全1，使其长度与 input.shape对齐。补全后的dims，需要满足如下限制：<br>- 当需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对4个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 4），例如：不支持torch.tile(input, [2, 3, 4, 5, 6])，支持torch.tile(input, [2, 3, 1, 5, 6])<br>- 当不需要对第一根轴进行重复时，最多允许同时对3个维度进行重复操作（即dims中大于1的元素个数 ≤ 3），例如：不支持torch.tile(input, [1, 3, 4, 5, 6])，支持torch.tile(input, [1, 3, 1, 5, 6])<br>- 若执行反向计算，输入Tensor的维度数与入参dims中大于1的元素个数之和不得超过8\|
97	\|torch.transpose\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	97	\|torch.transpose\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
98	\|torch.unsqueeze\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	98	\|torch.unsqueeze\|是\|支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|
99	\|torch.vsplit\|是\|支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|	99	\|torch.vsplit\|是\|支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128\|

Mdocs/zh/release_notes/release_notes.md+2-2

	@@ -34,7 +34,7 @@
34		34
35	### 相关产品版本配套说明	35	### 相关产品版本配套说明
36		36
37	-TorchNPU代码分支名称采用 \{PyTorch版本\}-\{昇腾版本\} 的命名规则，前者为TorchNPU匹配的PyTorch版本，后者为TorchNPU版本，详细匹配如下表：	37	+TorchNPU代码分支名称采用 \{PyTorch版本\}-\{TorchNPU版本\} 的命名规则，前者为TorchNPU匹配的PyTorch版本，详细匹配如下表：
38		38
39	\|TorchNPU代码分支名称\|PyTorch版本\|TorchNPU版本\|TorchNPU安装包版本\|CANN版本\|Python版本\|	39	\|TorchNPU代码分支名称\|PyTorch版本\|TorchNPU版本\|TorchNPU安装包版本\|CANN版本\|Python版本\|
40	\|--\|--\|--\|--\|--\|--\|	40	\|--\|--\|--\|--\|--\|--\|
	@@ -149,7 +149,7 @@ TorchNPU代码分支名称采用 \{PyTorch版本\}-\{昇腾版本\} 的命
149	- 废弃：表示该接口自作出废弃声明的版本起停止演进，且在声明一年后可能被移除。	149	- 废弃：表示该接口自作出废弃声明的版本起停止演进，且在声明一年后可能被移除。
150	- 删除：表示该接口在此次版本被移除。	150	- 删除：表示该接口在此次版本被移除。
151		151
152	-表 1 Ascend Extension for PyTorch接口变更汇总	152	+表 1 TorchNPU接口变更汇总
153		153
154	<table>	154	<table>
155	<thead align="left">	155	<thead align="left">

Mdocs/zh/torch_compile/pytorch_torchair_ge_desc.md+1-1

	@@ -21,7 +21,7 @@ npu_backend = torchair.get_npu_backend(compiler_config=config)
21	compiled_model = torch.compile(model, backend=npu_backend)	21	compiled_model = torch.compile(model, backend=npu_backend)
22	```	22	```
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24	-TorchAir-GE后端支持的编译选项（`compiler_config`参数）和详细使用指导请参考《PyTorch图模式使用(TorchAir)》中的 [GE图模式](https://gitcode.com/Ascend/torchair/blob/26.1.0/docs/zh/ascend_ir/quick_start.md)。	24	+TorchAir-GE后端支持的编译选项（`compiler_config`参数）和详细使用指导请参考《TorchAir》中的 [GE图模式](https://gitcode.com/Ascend/torchair/blob/26.1.0/docs/zh/ascend_ir/quick_start.md)。
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26	## 调用样例	26	## 调用样例
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