PyTorch團隊釋出了最新的PyTorch 1.4,這個版本讓開發者可自定義行動裝置函式庫,僅加入需要的運算子(Operator),也加入新的實驗性功能,包括模型平行訓練以及支援Java語言綁定。

PyTorch Mobile在PyTorch 1.3版本開源之後,現在於PyTorch 1.4加入了更多對行動裝置的支援,可以精細地自定義建置腳本,這將讓開發者有能力最佳化函式庫的大小,只放進模型需要的運算子,明顯地降低占用裝置的容量,官方提到,自定義MobileNetV2的大小,約只有預建置PyTorch行動函式庫的40%到50%。

這個版本加入了兩個實驗性的功能,第一個是分散式模型平行訓練,官方提到,由於模型的規模不斷增加,甚至高達數十億個參數,因此模型的平行訓練對於研究人員來說越來越重要,PyTorch 1.4提供分散式RPC框架,以支援分散式模型平行訓練,除了能遠端執行函式,還可在不實際複製資料的情況下,參照遠端物件。

另外,PyTorch支援Python和C++兩種程式語言,這個版本額外增加Java支援,官方表示,新的Java綁定可讓開發者從任何Java程式呼叫TorchScript模型,不過,目前這個版本還僅支援Linux,也只能用來進行模型預測。

各領域函式庫也有許多升級,torchvision函式庫中所有模型都支援ONNX格式,同時所有模型也都支援torchscriptable,使其更易在非Python環境使用。而torchaudio函式庫則加入許多過濾器和互動式語音辨識功能,torchtext函式庫現在可存取enwik9非監督式學習資料集。


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