uv是一个强大的工具，它简化了Python脚本的依赖管理。无需手动管理环境，uv自动处理虚拟环境，并支持声明式依赖管理。即使脚本依赖于标准库模块或其他包（如rich），uv也能轻松运行，只需使用`uv run`命令，并通过`--with`选项指定依赖项即可。uv还支持内联脚本元数据，允许在脚本中声明依赖项和Python版本要求，进一步简化了流程。此外，uv支持锁定依赖项，确保脚本的可重复性，并能处理各种情况，包括从标准输入读取脚本、处理.pyw扩展名以及指定不同的包索引。
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uv 的原生构建后端 uv_build 显著提升了 Python 项目的构建速度和用户体验。它默认配置合理，无需额外配置即可满足大多数用户的需求，并支持灵活的配置以适应各种项目结构。uv_build 支持纯 Python 代码，构建包含扩展模块的库需要其他后端。通过在 `pyproject.toml` 中添加 `uv_build`，或使用 `uv init --build-backend uv` 创建新项目，即可使用该后端。uv_build 还优化了包名规范化、模块发现以及文件包含/排除策略，提高了构建过程的可预测性和可重复性。
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uv是一个用Rust编写的极速Python包和项目管理器，它整合了pip、pip-tools、pipx、poetry、pyenv、twine和virtualenv等工具的功能，速度提升了10到100倍。uv支持项目管理、工具管理、Python版本管理、脚本支持以及pip兼容接口，并具有全局缓存、工作区支持等特性，极大提升了开发效率。无论是创建项目、管理依赖、运行脚本还是构建发布包，uv都能提供高效便捷的解决方案。
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本文介绍了如何使用uv工具管理PyTorch项目及其依赖项。PyTorch的不同版本针对不同的加速器（例如CPU、CUDA）有不同的构建，并且托管在不同的索引上。文章详细讲解了如何配置`pyproject.toml`文件，包括添加PyTorch索引、使用环境标记和可选依赖项来选择合适的PyTorch版本。同时，文章也提到了通过`uv pip`命令安装PyTorch的方法。
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