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修正错别字
apachecn · May 4, 2024 · 54f3709 · 54f3709
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diff --git a/docs/LatestChanges/PyTorch_V1.10.md b/docs/LatestChanges/PyTorch_V1.10.md
@@ -37,7 +37,7 @@ FX提供了一个Python平台，用于转换和降低PyTorch程序。这是一
 
 ### (Stable)nn.Module 参数化
 
-`nn.Module`parametrizaton是一个功能，允许用户在不修改`nn.Module`本身的情况下对`nn.Module`的任何参数或缓冲区进行参数化，在稳定中可用。此版本增加了重量归一化(`weight_norm`)、正交参数化(矩阵约束和部分修剪)以及在创建自己的参数化时更大的灵活性。
+`nn.Module`parametrizaton是一个功能，允许用户在不修改`nn.Module`本身的情况下对`nn.Module`的任何参数或缓冲区进行参数化，在稳定中可用。此版本增加了权重归一化(`weight_norm`)、正交参数化(矩阵约束和部分修剪)以及在创建自己的参数化时更大的灵活性。
 
 有关更多详细信息，请参阅本[教程](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/parametrizations.html)和一般[文档](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.utils.parametrizations.spectral_norm.html?highlight=parametrize)。
 

diff --git a/docs/LatestChanges/PyTorch_V2.3.md b/docs/LatestChanges/PyTorch_V2.3.md
@@ -16,7 +16,7 @@
 
 | **Beta** | **Prototype** | **Performance Improvements** |
 | --- | --- | --- |
-| torch.compile 中用户定义的 Triton内核 | torch.export 添加了新的API来指定 dynamic_shapes | 仅重量量化引入 inductor CPU后端 |
+| torch.compile 中用户定义的 Triton内核 | torch.export 添加了新的API来指定 dynamic_shapes | 仅权重量化化引入 inductor CPU后端 |
 | PyTorch分布式中的 Tensor 并行性 | 异步 checkpoint 生成 | |
 | 支持半结构化稀疏性 | | |
 
@@ -64,7 +64,7 @@
 
 ## 性能改进
 
-### [PROTOTYPE]在 inductor CPU后端引入仅重量量化
+### [PROTOTYPE]在 inductor CPU后端引入仅权重量化
 
 PyTorch 2.3增强了火炬电感CPU后端的LLM推理性能。该项目[gpt-fast](https://github.com/pytorch-labs/gpt-fast)为使用*torch.compile*的变压器文本生成提供了简单高效的PyTorch原生加速。在2.3之前，只支持CUDA设备，此功能通过为int4和int8权重仅量化线性提供高度优化的内核来支持CPU对应。