PyTorch, das beliebte Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, wurde auf Version 1.3.0 aktualisiert und gewinnt weiter an Dynamik, da es sich auf die Bedürfnisse von Forschern und Anwendungsprogrammierern konzentriert.
Einige Veränderungen:
- experimentelle Unterstützung für benannte Tensoren. Sie können Tensor-Dimensionen jetzt namentlich referenzieren, anstatt eine absolute Position anzugeben:
NCHW = ['N', 'C', 'H', 'W'] Bilder = Torch.randn(32, 3, 56, 56, Namen=NCHW)
images.sum('C')
images.select('C', index=0) - Unterstützung für 8-Bit-Quantisierung mit FBGEMM и QNNPACK, die in PyTorch integriert sind und eine gemeinsame API verwenden;
- arbeiten für mobile Geräte mit iOS und Android;
- Veröffentlichung zusätzlicher Tools und Bibliotheken zur Modellinterpretation.
Außerdem, herausgegeben von Aufzeichnung von Berichten der vergangenen Pytorch Developer Conference 2019.
Source: linux.org.ru