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PyTorch 1.0稳定版正式发布

讲述:丁婵大小:2.26M时长:02:29
在今年 10 月举办的首届 PyTorch 开发者大会上,Facebook 宣布了有关该框架生态的一系列更新,包括软件、硬件和教育方面的合作。同时放出了 PyTorch 1.0 预览版。近日,在 NeurIPS 2018 大会上,Facebook 官方宣布 PyTorch 1.0 正式版发布了。
现在,研究人员和工程师可以完全使用这个开源深度学习框架的新特性,包括可以在 eager 和 graph 执行模式之间无缝转换的混合前端、改进的分布式训练、一个用于高性能研究的纯 C++ 前端,以及与云平台的深度集成。
据了解,PyTorch 1.0 加快了将 AI 从研究原型设计到生产部署的工作流程。在过去的几个月里,有很多初学者通过新的、丰富的教育项目越来越多地使用 PyTorch,专家们构建出新的项目,将这一框架从自然语言处理扩展到概率编程等各个领域。
为了使 PyTorch 更易于使用,对用户更加友好,开发团队继续深化了与云平台和服务的合作。最近,AWS 推出了支持 PyTorch 的 Amazon SageMaker Neo,允许开发人员在 PyTorch 中构建机器学习模型,只需要一次训练,就可以部署到云或端的任何地方,在性能上提升两倍。开发人员现在还可以通过创建一个新的深度学习 VM 实例,在谷歌云平台上使用 PyTorch 1.0。
此外,微软 Azure 机器学习服务现在已经广泛可用,它允许数据科学家在 Azure 上无缝训练、管理和部署 PyTorch 模型。使用该服务的 Python SDK,PyTorch 开发人员可以利用按需分布式计算功能,用 PyTorch 1.0 大规模训练模型,加速生产过程。
现在,AI 开发人员可以通过云合作伙伴或本地安装轻松地开始使用 PyTorch 1.0,并在 PyTorch 网站上按照逐步更新的教程完成任务,例如使用混合前端部署序列到序列模型、训练一个简单的聊天机器人等。如果你对此感兴趣,可以点击文末链接,查看 GitHub 上的发行说明
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