PyTorch, en populær Open Source-ramme til maskinlæring, er blevet opdateret til version 1.3.0 og fortsætter med at vinde frem på grund af sin fokus på at imødekomme behovene hos både forskere og anvendte programmører.
Nogle ændringer:
- eksperimentel understøttelse af navngivne tensorer. Nu kan man referere til tensorens dimensioner ved navn i stedet for at angive den absolutte position:
NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’]
images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)
images.sum(‘C’)
images.select(‘C’, index=0) - understøttelse af 8-bit kvantisering ved hjælp af FBGEMM og QNNPACK, som er integreret i PyTorch og bruger et fælles API;
- arbejde på mobile enheder drevet af iOS og Android;
- udgivelsen af yderligere værktøjer og biblioteker til fortolkning af modeller.
Derudover, offentliggjort optagelse af præsentationer fra den forgangne Pytorch Developer Conference 2019.
Kilde: linux.org.ru
