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臉書發布,一個機器學習模型儲存庫PyTorch Hub服務,目前為測試版,透過簡單的API和工作流程,提供開發者基本的模型,來重現機器學習相關的研究,PyTorch Hub包含多種預先訓練的模型repository,這些模型是專為加速重現研究所設計,還支援Google的Colab和Papers With Code,且含有許多類型的模型,包含語音、自然語言處理、生成、視覺等類型的模型,其中有Google自然語言處理BERT模型、CNN熱門模型AlexNet,以及Nvidia的語音生成模型WaveGlow等18種模型。

PyTorch團隊指出,重現其他研究的實驗是許多領域研究過程中不可或缺的一部分,當然與機器學習技術相關的研究更是如此,不過,許多機器學習技術相關的論文不是無法重現,就是難以重現,且研究論文的數量不斷地在增加,使得重現研究變的越來越重要,即使有些論文會附上訓練模型的程式碼,但還是有許多步驟需要開發者自行研究,PyTorch的目標就是要為研究打造高品質、簡單可重現的模型,協助開發者重現AI研究,促進新研究的發展。


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