PyTorch, el popular marco de aprendizaje automático de código abierto, se actualizó a la versión 1.3.0 y continúa ganando impulso con su enfoque en satisfacer las necesidades tanto de investigadores como de programadores de aplicaciones.
Algunos cambios:
- soporte experimental para tensores con nombre. Ahora puedes hacer referencia a las dimensiones del tensor por su nombre, en lugar de especificar una posición absoluta:
NCHW = ['N', 'C', 'H', 'W'] imágenes = torch.randn(32, 3, 56, 56, nombres=NCHW)
imágenes.sum('C')
imágenes.select('C', índice=0) - soporte para cuantificación de 8 bits usando FBGEMM и QNNPACK, que están integrados en PyTorch y utilizan una API común;
- trabajar en dispositivos móviles ejecutando iOS y Android;
- lanzamiento de herramientas y bibliotecas adicionales para la interpretación de modelos.
Además, publicado por Grabación de informes de la pasada Conferencia de desarrolladores de Pytorch 2019.
Fuente: linux.org.ru