PyTorch 1.0 正式發佈,支持 eager 和 graph 模式無縫轉換

PyTorch 1.0 正式發佈,支持 eager 和 graph 模式無縫轉換

出處丨AI前線

隨著 PyTorch 生態系統和社區不斷為開發者提供越來越多有趣的新項目和教育資源,今天在 NeurIPS 大會上,PyTorch 1.0 穩定版正式發佈啦!1.0 預覽版已經在 10 月份的 PyTorch 開發者大會期間亮過相,其中包括生產就緒的功能和主要雲平臺的支持。

研究人員和工程師現在就可以完全使用這個開源深度學習框架的新功能,包括可在 eager 和 graph 執行模式之間無縫轉換的混合前端、改進的分佈式訓練、一個用於高性能研究的純 C++ 前端,以及與雲平臺的深度集成。

PyTorch 1.0 加快了將 AI 從研究原型設計到生產部署的工作流程。在過去的幾個月裡,我們看到初學者通過廣泛的教育新計劃迅速入門 PyTorch,專家們構建了一些創新項目對框架進行了擴展,並進入到自然語言處理、概率編程等領域。

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不斷髮展的 PyTorch 社區

PyTorch 於 2017 年初首次推出,並迅速成為人工智能研究人員的熱門選擇。由於其靈活、動態的編程環境和對用戶友好的接口,研究人員發現它非常適合用於進行快速實驗。從那時起,社區就開始迅速發展起來。PyTorch 現在是 GitHub 上增長速度第二快的開源項目,在過去 12 個月中,貢獻者增長了 2.8 倍。

我們對 PyTorch 社區的發展感到非常興奮,並感謝為代碼庫做出貢獻、提供指導和反饋、使用該框架構建前沿項目的每一個人。為此,我們希望開發人員能夠通過新的教育計劃更輕鬆地學習如何使用 PyTorch 構建、訓練和部署機器學習模型。

教育課程將 AI 開發人員聚集在一起

上個月,Udacity 和 Facebook 推出了一個新課程——PyTorch 深度學習簡介,以及 PyTorch 挑戰計劃——為人工智能教育提供獎學金。在最初幾周,我們看到成千上萬的學生積極參與在線課程。更重要的是,這些教育課程開始將全世界的開發者社區更加緊密地聚集在一起。

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現在,Udacity 網站免費向所有人提供完整的課程,開發人員很快就可以通過更高級的 AI Nanodegree 計劃繼續他們的 PyTorch 教育課程。

除了在線教育課程之外,像 fast.ai 這樣的組織還提供了一些軟件庫來支持開發人員學習如何使用 PyTorch 構建神經網絡。fastai 是一個用於簡化神經網絡訓練的庫,自兩個月前發佈以來,已經在 GitHub 上獲得了 10000 顆星。

一些開發人員已經使用這個庫成功開發了一些項目。例如,Santhosh Shetty 使用 fastai 將災後損傷等級分類的最佳準確率提高了一倍,Alena Harley 將腫瘤正常測序的假陽性率降低了 7 倍。此外,Jason Antic 創建了一個名為DeOldify的項目,使用深度學習來著色和恢復舊圖像。

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PyTorch 的擴展項目

PyTorch 已經被應用在圖像識別和機器翻譯等領域。因此,我們看到了來自開發者社區的各種項目,其中一些項目包括:

  • Horovod——一個分佈式訓練框架,讓開發人員能夠在多個 GPU 上快速訓單 GPU 程序。
  • PyTorch Geometry—— PyTorch 的幾何計算機視覺庫,提供了一組例程和可區分的模塊。
  • TensorBoardX——用於將 PyTorch 模型記錄到 TensorBoard 的模塊,開發人員可以使用可視化工具進行模型訓練。

此外,來自 Facebook 的團隊還在為 PyTorch 構建和開源其他項目,例如Translate,一個基於 Facebook 機器翻譯系統的序列到序列模型訓練庫。

對於希望在特定領域開展工作的 AI 開發人員而言,整個生態系統有助於他們瞭解業界的一些最新的前沿研究。隨著 PyTorch 的不斷髮展,我們期待看到社區中會出現更多的新項目。

雲集成

為了更易於訪問 PyTorch,我們繼續深化與雲平臺和服務(如 Amazon Web Services、Google Cloud Platform 和微軟 Azure)的集成。最近,AWS 推出了支持 PyTorch 的 Amazon SageMaker Neo,允許開發人員在 PyTorch 中構建機器學習模型,訓練一次即可在雲端或邊緣的任何地方部署,性能提升高達 2 倍。開發人員現在還可以通過創建新的 Deep Learning VM 實例在 Google Cloud Platform 上試用 PyTorch 1.0。

此外,微軟的 Azure 機器學習服務現已普遍可用,數據科學家可以在 Azure 上無縫地訓練、管理和部署 PyTorch 模型。通過使用該服務提供的 Python SDK,PyTorch 開發人員可以利用按需分佈式計算功能,並使用 PyTorch 1.0 大規模地訓練模型,加速應用到生產環境中。

AI 開發人員可以通過雲合作伙伴或在本地安裝開始使用 PyTorch 1.0,並按照PyTorch 網站上提供的分步教程來執行一些任務,例如使用混合前端部署序列到序列模型、訓練簡單的聊天機器人,等等。最新的發行說明也可以在 PyTorch GitHub 上獲得。

英文原文:https://code.fb.com/ai-research/pytorch-developer-ecosystem-expands-1-0-stable-release/


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