pytorch版本更新太慢

PyTorch是一个非常活跃的深度学习框架，其版本迭代速度通常会随着社区的发展和技术的进步而保持一定的频率。然而，由于开源项目的特点，有时可能会存在发布新版本的速度较慢的情况。这可能有以下几个原因：

1. **稳定性优先**：新的功能和优化可能需要经过严格的测试才能保证大规模使用的稳定性和兼容性，因此发布时间可能不会像一些商业产品那样频繁。

2. **贡献者审查**：开源项目的每个提交都需要经过社区的审查，这个过程可能会消耗一定的时间，特别是在大型变化或重要的功能添加时。

3. **资源限制**：Facebook是PyTorch的主要开发者，他们可能面临其他优先级更高的工作，导致更新时间有所推迟。

4. **兼容性考虑**：为了保持向后兼容，对既有API的修改通常需要谨慎处理，这可能会影响新版本的推出速度。

如果你觉得等待新版本发布的时间过长，可以考虑使用预发行版（如nightly build），或者查看已有的文档和教程，因为很多高级特性可能已经在GitHub上得到了实验性的支持。