Facebook推出了TensorBoard支持的PyTor金融ic卡ch 1.1
2023-03-12 18:14:04 来源：盛楚鉫鉅网
昨日，Facebook推出了PyTorch 1.1，支撑TensorBoard并晋级到其即时(JIT)编译器。 PyTorch创立者Soumith Chintala称JIT编译器改变了深度学习结构的里程碑功用改善。
PyTorch在Facebook内部用于为其人工智能服务(如PyText)供给言语了解使命等功用。自2017年开源以来，PyTorch已成为世界上最受欢迎的深度学习结构之一。
上一年秋天的2018年GitHub Octoverse陈述称PyTorch是GitHub渠道上最受欢迎的开源项目之一，全球有3100万开发人员运用。
PyTorch 1.1带有新的API，支撑布尔张量和自定义递归神经络，以及JIT编译器的晋级，用于优化核算图形。
“咱们一直在与Nvidia密切合作，根本大将一切优化添加到咱们的编译器自身。因而，如果您实践编写了违背标准的递归神经络，可能是表达新主意的用户，并且他们想要看看他们是否可以发动更好的LSTM，或某种更好的RNN，它实践上也是挨近cuDNN的速度，这意味着他们仅仅提高了产值，“Chintala说。
今日在加利福尼亚州圣何塞举办的F8开发者大会第二天的主题讲演中共享了这条音讯。
Facebook的PyTorch深度学习结构上一年在F8初次露脸，并于上一年秋天揭露露脸。
他说，编译器的alpha版别在上一年秋天的版别1.0中可用，但没有比PyTorch的根本模式快得多。 Chintala表明，新的JIT编译器是研究人员和自动驾驶模型制造商的一项备受重视的功用。它还为PyTorch带来了更多的Python编程言语概念。
“咱们实践上开端支撑更多的Python概念，如甲板和列表，以便运往出产，因而在1.1中咱们有用地开端构建Python到出产故事，这比PyTorch到出产故事要大一些，”他说。
JIT编译器现在可以在运转时确认怎么生成最有用的代码。 Chintala希望JIT编译器的更改可以为自定义RNN模型供给更好的功用。
“人们遇到的问题是，当他们违背标准时，他们的代码会慢10倍，由于快速版别会很大，并且咱们没有高功用的cuDNN内核，”他说。
PyTorch 1.1的发布恰逢Udacity和Fast.ai的新练习课程。新的软件模块将作为Fast.ai课程的一部分引进，包含fastai.audio和fastai.vision。 Udacity和Fast.ai的练习也是上一年秋天发布1.0的一部分。
今日也是来自Facebook的新功用：机器学习试验渠道Ax和贝叶斯模型优化包Botorch进行功率参数和调优优化。
PyTorch的道路图上的下一步是量化，以更少的比特运转神经络，以完成更快的CPU和GPU功用，并支撑AI从业者创立的张量中的命名维度。
“这可能看起来像一个小功用，”Chintala谈到维度命名，“但它实践上是一个根本功用，并改变了人们编写代码的方法。这使他们更简单进行簿记并提高工作效率。“
PyTorch还将持续运用像PySyft这样的项目，这是一项运用联合来与PyTorch一同练习机器学习体系的方案。
“我以为这不仅仅是Facebook。我以为这个范畴一般都十分认真地看待这个方向，是的，我以为你必定会看到更多的尽力，更多的方向，更多的包装，无论是PyTorch仍是其他人都朝这个方向必定，“Chintala说。
在3月举办的TensorFlow开发者大会上，Google推出了其盛行的TensorFlow机器学习结构的最新版别，以及用于涣散核算的TensorFlow Federated和用于练习具有隐私确保的AI模型的TensorFlow Privacy。
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