基于Metal加速的PyTorch模型：性能与正确性兼顾

这篇文章介绍了一个使用PyTorch构建的模型，该模型尝试使用Metal加速计算，但同时提供纯PyTorch的回退方案以确保正确性。模型的核心是一个复杂的计算过程，涉及到矩阵乘法、累积求和以及指数运算等操作。为了提高性能，作者尝试使用Metal编写自定义内核，但如果Metal扩展不可用，则回退到纯PyTorch实现。这种设计确保了模型在不同硬件平台上的兼容性和可靠性，为开发者提供了一个性能与正确性兼顾的解决方案。