PyTorch, il popolare framework di machine learning open source, si è aggiornato alla versione 1.3.0 e continua a guadagnare slancio concentrandosi nel soddisfare le esigenze sia dei ricercatori che dei programmatori di applicazioni.
Alcuni cambiamenti:
- supporto sperimentale per tensori con nome. Ora puoi fare riferimento alle dimensioni del tensore per nome, invece di specificare una posizione assoluta:
NCHW = ['N', 'C', 'H', 'W'] immagini = torcia.randn(32, 3, 56, 56, nomi=NCHW)
immagini.sum('C')
immagini.select('C', indice=0) - supporto per la quantizzazione a 8 bit utilizzando FBGEMM и QNNPACK, che sono integrati in PyTorch e utilizzano un'API comune;
- lavorare per dispositivi mobili con iOS e Android;
- rilascio di strumenti e librerie aggiuntivi per l'interpretazione del modello.
Inoltre, pubblicato registrazione dei resoconti della passata Pytorch Developer Conference 2019.
Fonte: linux.org.ru