PyTorch, die von Facebook unterstützte Open-Source-Bibliothek für die Programmiersprache Python, hat die Version 1.9 erreicht und bringt wesentliche Verbesserungen für das wissenschaftliche Rechnen.
PyTorch ist zu einer der wichtigsten Python-Bibliotheken für Leute geworden, die in Data Science und KI arbeiten. Microsoft hat kürzlich Enterprise-Unterstützung für PyTorch Deep Learning in Azure hinzugefügt. PyTorch ist auch bei Facebook zum Standard für KI-Workloads geworden.
TensorFlow und PyTorch von Google lassen sich in wichtige Python-Add-Ons wie NumPy und datenwissenschaftliche Aufgaben integrieren, die eine schnellere GPU-Verarbeitung erfordern.
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Die lineare Algebra von PyTorch Das Modul Torch.linalg wurde in Version 1.9 in den Stable-Modus verschoben, was NumPy-Benutzern laut Versionshinweisen ein vertrautes Add-On für die Arbeit mit Mathematik bietet.
Laut diesen Versionshinweisen erweitert das Modul “PyTorchs Unterstützung dafür mit Implementierungen jeder Funktion aus NumPys Linear-Algebra-Modul (jetzt mit Unterstützung für Beschleuniger und Autograd) und mehr, wie z /p>
Auch der Übergang zu stabil ist die Funktion Complex Autograd, die Benutzern eine Möglichkeit bietet, “komplexe Gradienten zu berechnen und reellwertige Verlustfunktionen mit komplexen Variablen zu optimieren”.„Dies ist eine erforderliche Funktion für mehrere aktuelle und nachgelagerte potenzielle Benutzer komplexer Zahlen in PyTorch wie TorchAudio, ESPNet, Asteroid und FastMRI“, stellt das PyTorch-Projekt fest.
Es gibt auch einige Debugging-Goodies in dieser Version mit einer neuen Fackel.use_determinstic_algorithms-Option. Wenn dies aktiviert ist, verhalten sich Operationen, falls möglich, deterministisch, andernfalls wird ein Laufzeitfehler erzeugt, wenn sie sich möglicherweise nicht deterministisch verhalten.
Es gibt eine neue Beta des Fackel.Spezialmoduls — ähnlich dem Spezialmodul von SciPy. Es bringt viele Funktionen mit, die für das wissenschaftliche Rechnen und das Arbeiten mit Distributionen wie iv, ive, erfcx, logerfc und logerfcx hilfreich sind.
Und diese Version bringt den PyTorch Mobile-Interpreter mit, der für die Ausführung von Programmen auf Edge-Geräten entwickelt wurde. Es ist eine abgespeckte Version der PyTorch-Laufzeit. Dies sollte die Binärgröße im Vergleich zur aktuellen Laufzeit auf dem Gerät stark reduzieren.
„Die aktuelle pt-Größe mit MobileNetV2 in arm64-v8a Android beträgt 8,6 MB komprimiert und 17,8 MB unkomprimiert. Mit Mobile Interpreter streben wir eine komprimierte Größe unter 4 MB und eine unkomprimierte Größe unter 8 MB an“, stellt das PyTorch-Projekt fest.
Entwickler mobiler Apps können die TorchVision-Bibliothek auch in ihren iOS- und Android-Apps verwenden. Die Bibliothek enthält C++ TorchVision-Operationen, die bei Aufgaben wie Objekterkennung und Segmentierung in Videos und Bildern helfen.
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Es gibt mehrere Ergänzungen, die das verteilte Training für Algorithmen des maschinellen Lernens unterstützen. TorchElastic befindet sich jetzt in der Beta-Phase, ist jedoch Teil des Kerns von PyTorch und wird verwendet, um “Skalierungsereignisse elegant zu behandeln”.
Es gibt auch CUDA-Unterstützung für RPC. CUDA RPC sendet Tensoren vom lokalen CUDA-Speicher an den entfernten CUDA-Speicher für eine effizientere Peer-to-Peer-Tensor-Kommunikation.
Auf der Leistungsseite bringt diese Version von PyTorch auch die stabile Version der Freezing Application Protocol Interface (API), eine Beta des PyTorch Profilers, eine Beta der Inference Mode API und eine Beta von Torch.Package, einen neuen Weg PyTorch-Modelle zu verpacken.
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