Facebook在F8峰会发布了Pytorch 1.0,这是流行的AI框架Pytorch的更新版本,旨在使开发人员在生产中使用神经网络系统更加容易。
在加利福尼亚州圣何塞开发者大会F8的第二天,首席技术官Mike Schroepfer介绍了Pytorch 1.0,并表示它将Pytorch,Caffe 2和Open Neural Network Exchange(ONXX)结合在一起。
Schroepfer表示,Pytorch 1.0将允许开发人员使用他们选择的工具并在他们选择的云主机上运行模型,以达到最佳性能。显然,微软和亚马逊计划支持用于Azure和AWS的Pytorch 1.0。
它已经部署在某些Facebook的服务中,例如其机器翻译系统。但是,Pytorch尚未准备好向公众发布。测试版预计将在今年晚些时候发布。
人工智能研究人员通常使用Pytorch在Python中轻松构建神经网络。创建用于研究的小型模型非常简单,但试图成规模的实施它们用于生产是非常棘手的。Pytorch代码必须使用Caffe 2转换为图形模式表示,这是另一种使用Python和C ++混合的框架,因为执行Python非常缓慢。
据Facebook的博客文章称,“从PyTorch迁移到Caffe2以转移到生产环境过去往往是一个手动过程,耗时且容易出错,” 。
Pytorch 1.0现在包括与第三步骤ONNX。ONNX是Facebook,微软,亚马逊,AMD,IBM,华为和高通之间的一个项目。目标是开发一种允许在一个框架中训练的神经网络转移到另一个推理阶段神经网络的格式。
它使得将经过培训的Pytorch模型导出到Caffe 2更容易,可以用于大型服务器或移动电话的部署。
除了Pytorch 1.0公告之外,还有一系列的其他机器学习工具的清单正在开源。这些包括用于语言翻译的PyTorch语言库; ELF,一个AI游戏研究平台; Glow,一种新的编译器,可以加速不同硬件的模型速度; Tensor Comprehensions,一种从数学运算中生成GPU代码的工具; 最后是Detectron,一种物体检测模型。
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