PyTorch 1.0无缝整合PyTorch 0.4与Caffe2
极客时间编辑部
讲述:丁婵大小:1.48M时长:03:14
近日,Facebook 宣布 PyTorch 1.0 即将与大家见面,这是继之前发布 0.4.0 版本后的一次较大调整。
这一次调整重点在于提升 PyTorch 在产品部署方面的应用,包括重构和统一 Caffe2 和 PyTorch 0.4 框架的代码库,以及将 ONNX 作为模型导出格式。
据介绍,PyTorch 1.0 从 Caffe2 和 ONNX 移植了模块化和产品导向的功能,并将它们和 PyTorch 已有的灵活、专注研究的设计结合,目前已经提供多种 AI 项目的从研究原型制作到产品部署的快速、无缝路径。
PyTorch 1.0 融合了动态执行和图执行模式,为研究提供了灵活性,为产品提供了优化性能。具体来说,与其让开发者完全重写代码来进行优化或从 Python 迁移模型,PyTorch 1.0 提供了一个混合前端,使开发者能在原型制作的动态执行模式和产品的图执行模式之间无缝地共享代码主体。
利用 PyTorch 1.0,AI 开发者可以通过混合前端快速地实验和优化性能,该前端可以在命令式执行和声明式执行之间无缝地转换。PyTorch 1.0 中的技术已经让很多 Facebook 的产品和服务变得更强大,包括每天执行 60 亿次文本翻译。
此外,ONNX 也被原生地编入了 PyTorch 1.0 作为模型导出格式,使来自 PyTorch 1.0 的模型可以和其它 AI 框架进行互操作。ONNX 还提供了整合接口来加速运行时或硬件特定的库。
这给了开发者完全的自由度来混合、匹配最好的 AI 框架和工具,而不需要执行资源密集的自定义工程。同时,Facebook 承诺在 ONNX 中支持新的特性和功能,它将继续作为强大的开放格式和 PyTorch 1.0 中的重要开发工具。
Facebook 希望能打造一个统一的框架,来支持高效的图模式执行、移动部署、广泛的供应商整合等。他们还将联合其他公司和社区为开发者提供更多功能以加速研究、提高产能。
作为开端,微软计划在他们的 Azure 云和开发者产品中支持 PyTorch 1.0。AWS 目前也支持 PyTorch 的最新版本,为 P3 GPU 实例做了优化,并计划在发布他们的云产品之后的短期内支持 PyTorch 1.0。
据悉,PyTorch 1.0 将在接下来几个月内发布测试版,其中包含一系列工具、库、预训练模型和数据集,以服务于开发中的每个阶段,使社区能够快速、大规模地创建和部署新的 AI 技术革新。
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