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PyTorch v1.1 重大更新,TensorBoard已加入豪华套餐

发布日期:2019-06-20 08:40:50 | 编辑:it技术文章网| 阅读次数:

总结:功能更强大,更全面

雷锋网由AI技术回顾:Facebook的的的的的的的的的?长期人工智能技术与众所周知的大规模投资。这些技术不仅构成的Facebook?有利可图,Facebook的技术基础?还声称,他们可以帮助?Facebook?一个更安全,更包容,更公平的平台。Facebook?正确?AI?结果是相当大方,不仅坚持学术研究完全开放式的,他们开发的深度学习框架?PyTorch?也很容易使用,亲民,在工业级应用领域大有赶超谷歌?TensorFlow?潜在。

最近,在2019?年?Facebook?开发者大会上“F8”,Facebook的?发布?PyTorch?主要更新1.1?版本,并且还发布了其他几个开源开发工具继续降低机器学习/深度学习和深入学习模型开发和调试专用硬件设计门槛。雷锋网AI技术审查,更新的主要内容介绍如下。

新的和增强的PyTorch?V1.1

PyTorch?在设计之初就考虑到灵活性,模块化和工业应用部署的研究需要需要稳定和后续支持,它也有一个类似的?蟒蛇?迅速执行的结构特征和灵活的网络动态调整功能。随着?PyTorch 1.0?在去年12月发布,它也支持基于无缝互通图(图)混合操作,前端和后端模块,分布式训练,移动终端等功能的有效部署,此外你还可以使用?PyTorch?在JIT(即时汇编程序)的灵活性,在动态模式和图图模式之间切换。根据?Facebook?介绍,很多企业已经把?AI?研究和计算机视觉,对话系统,产业优化,自动驾驶仪和其它应用程序迁移?PyTorch?运行的平台。

现在?Facebook?正式宣布PyTorch?V1.1?即将推出的版本包括性能改进,提高了易用性有了新的认识和视觉工具,新的?API?等待。具体更新如下:

TensorBoard:TensorBoard?这是一个网络?应用套件,包含各种检查工具,用于了解培训过程和地图。PyTorch 1.1?提供了极好的原生支持,可以把?而对于可视化TensorBoard模型?调试。由于是原生支持,它仅需要从火炬简单的”。utils的。tensorboard进口SummaryWriter“命令可以被称为。

JIT?编译:一些改进的即时编辑,包括一些?窃听器?维修,同比增长?TorchScript?的特征的数量(诸如用于字典的支持,用户定义的类和属性)。

新?API:支持布尔张量,以及递归神经网络的用户自定义,以提供更好的支持。

分布式培训:提高?CNN?常见的性能模型等,增加了多模块支持设备,包括使用平行分布的数据(DDP)是不同?GPU?指定一个不同的模式,并开始支持不使用在每次迭代中的所有模型参数(如流量控制,自适应?SOFTMAX?还有很多)

Facebook?机器学习和社区中也多机构合作,孵化机学习,以帮助更多的工程师到项目中更有效地工作,从以提高模型的理解能力,涉及的方面已经被用来?AutoML?的自动调节模型这样的方法。

更多的研究和生产辅助

在宣布?PyTorch?V1.1?与此同时,Facebook的版本?一起还引入了几个新的开源工具。他们已经在?Facebook?成熟的项目的大规模部署,有?Facebook?开发自己的工具,如谷歌,也领路人行业的产品和服务的开发,开放,协作学习机的家庭贡献一份力量。最重要的是?BoTorch?同?斧,脸谱?有一个单独的演示文稿。

BoTorch:这是一种基于贝叶斯优化研究?PyTorch?开发库。BoTorch?采用了模块化的设计,并采用蒙地卡罗的基于采集功能和?PyTorch?自动差速功能,可以大大提高开发效率。BoTorch?它可以是任何?PyTorch?集成的模式,这是深度的同时优化使用贝叶斯学习研究带来很高的灵活性。此外,贝叶斯优化样品效率高,是适用于测试序列优化黑匣子功能的高费用。

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斧:斧?是一个易于使用,适应性测试平台的通用型设计,它可以管理,部署,测试自动化机器学习。斧头?将会被使用?BoTorch?最新的功能,优化产品开发,基础设施优化技术,提供更方便。斧头?也降低了贝叶斯优化,多臂彩票发行(多臂强盗)和使用阈值测试等复杂的技术,以帮助研究人员研究更好的想法到生产。

PyTorch-BigGraph:这是一个包含数十亿的节点,千亿大规模的图边的分布式系统,以生成嵌入。它可以支持分段和反向样本,并提供嵌入在维基百科上的数据的示例。

谷歌AI平台笔记本:这是基于一种新的管理谷歌云平台?JupyterLab?服务。数据科学家可以快速创建操作支持?JupyterLab?虚拟机,这也预装了最新的?PyTorch。它也?BigQuery中,云?Dataproc,莫非?数据流,AI?厂?GCP等。?服务紧密集成,几乎不留开发商?JupyterLab?您可以运行,完成机器学习的全过程。

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更多?PyTorch?学习资源

随着?PyTorch?越来越好,越来越多的开始提供教育平台?PyTorch? 学习资源; 此外?PyTorch?灵活和动态的和熟悉的编程环境?蟒蛇?接口快速实验开始这一切。谷歌?Colab?现在提供了一个互动?Jupyter?笔记本?环境,?PyTorch?提供原生支持,开发人员可以在免费?中央处理器?同?GPU?任何资源运行?PyTorch?课程。斯坦福大学自然语言处理组(斯坦福?NLP),加州大学伯克利分校计算机视觉集团大学的机器人技术课程加州理工学院开始?PyTorch?作为一种教学机编程平台学习,MOOC?当然是让数十万?PyTorch?开发人员能够快速学习。

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而新的版本,新的工具,Facebook的?他们宣布建立合作和薛城(Udacity)的区别,这将被添加到学习入门课程的深度?PyTorch?教学,脸谱?它还将提供奖学金,以持续参与程度整机学习。快速。嗳?今年也将是6?提供了新的利用?PyTorch?深入学习课程。作为课程内容的一部分,快。嗳?将更新包括?fastai。音频?包括图书馆作为一个新的图书馆?PyTorch?模。

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