PyTorch, il popolare framework open source per l'apprendimento automatico, è stato aggiornato alla versione 1.3.0 e continua a guadagnare terreno grazie alla sua attenzione nel soddisfare le esigenze sia dei ricercatori che dei programmatori applicativi.
Alcuni cambiamenti:
- supporto sperimentale per i tensori nominati. Ora è possibile fare riferimento alle dimensioni del tensore per nome, anziché indicare una posizione assoluta:
NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’]
images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)
images.sum(‘C’)
images.select(‘C’, index=0) - supporto per la quantizzazione a 8 bit tramite FBGEMM e QNNPACK, che sono integrati in PyTorch e utilizzano un'API comune;
- funzionamento su dispositivi mobili con sistema operativo iOS e Android;
- rilascio di strumenti e librerie aggiuntivi per l'interpretazione dei modelli.
Inoltre, è stata pubblicata registrazione delle relazioni dalla conferenza Pytorch Developer Conference 2019.
Fonte: linux.org.ru
