PyTorch, популярний відкритий фреймворк для машинного навчання, оновився до версії 1.3.0 і продовжує набирати обертів завдяки своїй орієнтації задоволення потреб як дослідників, і прикладних програмістів.
Деякі зміни:
- експериментальна підтримка іменованих тензорів. Тепер можна звертатися до вимірювань тензора на ім'я замість вказівки абсолютної позиції:
NCHW = ['N', 'C', 'H', 'W'] images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)
images.sum('C')
images.select('C', index=0) - підтримка 8-бітного квантування за допомогою FBGEMM и QNNPACK, які інтегровані в PyTorch та використовують загальний API;
- робота на мобільних пристроях під керуванням iOS та Android;
- випуск додаткових інструментів та бібліотек для інтерпретації моделей.
Крім того, опубліковано запис доповідей з конференції Pytorch Developer Conference 2019.
Джерело: linux.org.ru