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Facebook 正式发布 PyTorch 1.0 预览版

讲述:丁婵大小:1.29M时长:02:50
近日,在首届 PyTorch 开发者大会上,Facebook 正式发布了 PyTorch 1.0 开发者预览版。这是 PyTorch 推出以来最重要的版本,1.0 代表着该框架版本已经非常稳定和成熟,而这次发布的预览版,90% 的功能已经能够经受住业界的考验。
据了解,经过五个月左右的开源,PyTorch 1.0 框架主要迎来了三大更新:
第一,添加了一个新的混合前端(hybrid front end),支持从 Eager
模式到图形模式的跟踪和脚本模型,以弥合研究和生产部署之间的差距;
第二,增加了经过改进的 torch.distributed 库,使得开发者可以在 Python 和 C++ 环境中实现更快的训练;
第三,增加了针对关键性能研究的 Eager 模式 C++ 接口,这一接口会在测试版中发布。
目前,研究人员和工程师必须使用多个框架和工具,来研究新的深度学习模型,并将其转移到生产环境中大规模运行,然而,这些框架和工具通常是不兼容的。这样的话,就会降低开发者对突破性 AI 研究进行产品化的速度和效率。
而在 PyTorch 1.0 这个最新版本,Facebook 将现有 PyTorch 框架的灵活性与 Caffe2(今年 5 月宣布 Caffe2 并入 PyTorch)的生产能力结合,提供从研究到 AI 研究产品化的无缝对接。
除了软硬件方面的重要更新,Facebook 还介绍了其他厂商对 PyTorch 1.0 生态的深度支持,这些支持来自于亚马逊、谷歌和微软等软件、产品和云服务提供商,以及英伟达、高通、英特尔等技术提供方。
其中,亚马逊、谷歌和微软针对 Pytorch 的云平台、产品和服务的框架方面,来加深对 PyTorch 1.0 的支持。例如,亚马逊大规模训练、部署机器学习模型的全栈管理平台 Amazon Sagemaker,现在能为 PyTorch 1.0 提供预配置环境,包括自动模型调优这样的功能。
谷歌宣布,为 AI 开发者制定的多种软件和硬件工具将与 PyTorch 1.0 实现集成。微软早就和 Facebook 开始合作了一个重要项目——开源的神经网络交换格式 ONNX。
而英伟达、高通、英特尔等技术伙伴,也正在通过直接优化、kernel 库集成以及对编译器和推断运行时的附加工具进行优化,来支持 PyTorch 1.0。这种支持可以确保 PyTorch 在数据中心和边缘设备的各种硬件上正常运行,并在这些硬件上实现模型训练和推断的优化。
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