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Facebook 发布深度学习框架PyTorch 1.3

  在近期举办的PyTorch 开发者大会上, Facebook 发布了深度学习框架PyTorch 1.3 版本, 新版PyTorch 增加了重要功能, 包括支持移动端部署、8 位整数的快速模式量化以及命名张量功能。

  新版PyTorch 不仅受到科研人员的青睐, 同时也引起了业界的广泛关注, 这主要得益于新版功能对业界支持度的大幅提升。PyTorch 1.3 不仅支持安卓、iOS 等移动端部署及谷歌云TPU 和阿里云, 进一步加强了框架兼容性, 还新增了更多涉及可解释性、加密, 以及关于图像语音等工业方面的应用, 并在量化支持方面, 集成了更强的训练功能。

  Facebook 首席技术官Mike Schroepfer 表示, 在过去两年里, Facebook 已经不再使用Torch 或Caffe2, 而是努力使PyTorch成为深度学习的主要工具, 这对于研究人员和开发人员保持协同至关重要。

  Schroepfer 认为: “其现在是在Facebook 上进行机器学习和深度学习的事实工具, 绝大多数的模型都是通过PyTorch 训练的。”在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器翻译等多个领域都是如此, 所有这些系统现在都在使用PyTorch。

  (编译自: https://pytorch.org/blog/pytorch-1-dot-3-adds-mobile-privacy-quantization-and-named-tensors/)

(本刊讯)

发布时间: 2019-11-25   浏览: 354
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