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Facebook 宣布正式推出PyTorch1.0 稳定版

  2018 年12 月初, Facebook 正式宣布推出PyTorch1.0 稳定版。随着PyTorch 生态系统和社群的不断发展, 供开发者使用的有趣的新项目和教育资源越来越多。研究人员和工程师可以轻松地充分利用开源深度学习框架的新功能, 包括混合前端、改进的分布式训练、用于高性能研究的纯C++前端以及与云平台的深度集成。PyTorch1.0 加快了人工智能从研究原型开发到生产部署的工作流程, 使这一流程变得更加简单、更容易开始。

  PyTorch 自2017 年年初推出以来, 因其灵活、动态的编程环境和用户友好的界面, 很快便成为人工智能研究人员进行快速实验的理想之选。自此, PyTorch 社群迅速发展。截至目前, PyTorch 成为GitHub 上增长第二快速的开源项目, 在过去一年里, PyTorch 社区的贡献者增加了2.8 倍。

  11 月, Udacity 和Facebook 推出了“PyTorch 深度学习入门”课程, 同时还推出了PyTorch 挑战赛以为人工智能教育提供奖金。已有成千上万的学生在网上积极学习了该课程, 更重要的是, 这些教育课程极大地拉近了开发人员之间的距离。用户可以在Udacity 上免费获取完整的课程, 更高级的人工智能课程将继续推出。

  除了在线教育课程, fast.ai 等组织也提供一些软件库来支持开发人员学习如何利用PyTorch 构建神经网络。PyTorch 已经被用在图像识别、机器翻译等多个领域, 开发社群对这一框架进行了扩展和支持。对于那些希望在特定领域迅速开展工作的AI 开发者来说, PyTorch 的生态系统为他们提供了获取行业最新前沿研究的便捷途径。

  为了使 PyTorch 更易于使用, 对用户更加友好, Facebook 还继续深化了与云平台和服务的合作, 包括亚马逊AWS、谷歌云平台以及微软Azure。亚马逊AWS 已推出支持PyTorch 的Amazon SageMaker Neo, 允许开发人员在PyTorch 中构建机器学习模型, 只需一次训练, 就可以部署到云或端的任何地方。此外, 谷歌云平台以及微软Azure 也都支持数据科学家无缝训练、管理和部署 PyTorch 模型。

  (编译自: https://code.fb.com/ai-research/pytorch-developer-ecosystem-expands-1-0-stable-release/.)

(本刊讯)

发布时间: 2019-01-16   浏览: 1616
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