PyTorch, popularny otwarty framework do uczenia maszynowego, zaktualizował się do wersji 1.3.0 i nadal zyskuje na znaczeniu dzięki swojemu nastawieniu na zaspokajanie potrzeb zarówno badaczy, jak i programistów aplikacji.
Niektóre zmiany:
- eksperymentalne wsparcie dla nazwanych tensorów. Teraz można odwoływać się do wymiarów tensora po nazwie, zamiast podawania bezwzględnej pozycji:
NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’]
images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)
images.sum(‘C’)
images.select(‘C’, index=0) - wsparcie 8-bitowego kwantyzowania za pomocą FBGEMM i QNNPACK, które są zintegrowane z PyTorch i wykorzystują wspólne API;
- praca na urządzeniach mobilnych działających na iOS i Androidzie;
- wydanie dodatkowych narzędzi i bibliotek do interpretacji modeli.
Ponadto, opublikowane nagrania wystąpień z odbywającej się konferencji Pytorch Developer Conference 2019.
Źródło: linux.org.ru
