PyTorch, un popular marco abierto para el aprendizaje automático, se ha actualizado a la versión 1.3.0 y sigue ganando impulso gracias a su enfoque en satisfacer las necesidades tanto de investigadores como de programadores aplicados.
Algunos cambios:
- soporte experimental para tensores nombrados. Ahora se puede acceder a las dimensiones de un tensor por nombre en lugar de especificar la posición absoluta:
NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’]
images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)
images.sum(‘C’)
images.select(‘C’, index=0) - soporte para cuantización de 8 bits a través de FBGEMM y QNNPACK, que están integrados en PyTorch y utilizan una API común;
- funcionamiento en dispositivos móviles que ejecutan iOS y Android;
- lanzamiento de herramientas y bibliotecas adicionales para la interpretación de modelos.
Además, el año pasado grabación de las charlas de la Pytorch Developer Conference 2019.
Fuente: linux.org.ru
