PyTorch, das beliebte Open-Source-Framework fĂŒr maschinelles Lernen, wurde auf Version 1.3.0 aktualisiert und gewinnt weiter an PopularitĂ€t, da es sowohl den BedĂŒrfnissen von Forschern als auch von Anwendungsentwicklern gerecht wird.
Einige Ănderungen:
- experimentelle UnterstĂŒtzung fĂŒr benannte Tensoren. Jetzt können Abmessungen von Tensors nach Namen angesprochen werden, anstatt die absolute Position anzugeben:
NCHW = [âNâ, âCâ, âHâ, âWâ]
images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)
images.sum(âCâ)
images.select(âCâ, index=0) - UnterstĂŒtzung fĂŒr 8-Bit-Quantisierung durch FBGEMM und QNNPACK, die in PyTorch integriert sind und eine gemeinsame API verwenden;
- Betrieb auf mobilen GerÀten unter iOS und Android;
- Veröffentlichung zusÀtzlicher Werkzeuge und Bibliotheken zur Interpretation von Modellen.
DarĂŒber hinaus, veröffentlicht Aufzeichnungen der VortrĂ€ge von der Pytorch Developer Conference 2019.
Quelle: linux.org.ru
