PyTorch'un yeni versiyonu çıktı! TorchScript API ekleyin ve ONNX dışa aktarımını genişletin
Bronz ruh, içbükey tapınaktan gelir
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Bugün, PyTorch 1.2.0 sürümü resmi olarak yayınlandı.
Yetkili, 1.1 sürümüyle karşılaştırıldığında, yeni sürümün deneyimde büyük bir adım attığını söyledi. Ana yeni / değiştirilmiş işlevler şunları içerir:
- TorchScript ortamını iyileştirin ve modelleri TorchScrip'te derlemek için yeni bir API sağlayın
- ONNX modellerinin dışa aktarımı için genişletilmiş destek
- Transformer mimarisi için geliştirilmiş modül düzeyinde destek
- Ek olarak, TensorBoard artık hızlı bir şekilde kullanılabilir
Bu güncellemeler dizisi için Reddit netizenleri son derece mutlu.
Bazı netizenler Transformer katmanının harika olduğu yorumunu yaptı. Önceden kendi özel katmanımı kullanmam gerekiyordu, ancak şimdi onu korumama gerek yok.
TensorBoard artık deneysel bir özellik değil. RIP, tarayıcı.
Kısacası, PyTorch'un 1.2.0 sürümü daha rahat ve kullanımı daha iyidir. Özel güncellemeleri birlikte izleyelim.
Dört büyük güncelleme
TorchScript derleyici
TorchScript derleyicisi ilk olarak 1.0 sürümünde ortaya çıktı. PyTorch modellerini, Python'un kullanılamadığı kısıtlı ortamlarda optimizasyon ve yürütme için kullanılabilen statik grafik gösterimlerine dönüştürebilir.
Yeni sürüm, TorchScript'in PyTorch modellerinde kullanılan Python alt kümesi için desteğini genişletir ve modelleri TorchScript'te derlemek için yeni ve kullanımı daha kolay bir API sağlar.
Önceden, TorchScript derleyicisi modeli kademeli olarak TorchScript'e dönüştürdü ve derlenen kodu Python ile sorunsuz bir şekilde karıştırdı. Yeni API ile nn.Modules, ScriptModules'e dönüştürülebilir.
Örnek kullanıma bir göz atın:
ONNX dışa aktarımını genişletin
Farklı çerçevelerin model verilerini aynı formatta depolamasına ve etkileşime girmesine izin veren açık kaynaklı bir model değişim formatı olarak ONNX'in ortaya çıkışı, geliştiricilere çok zaman kazandırır.
PyTorch'un en son sürümünde, geliştirici ONNX dışa aktarımını daha da genişletti.
esas olarak şunları içerir:
- Opset 10'da dışa aktarma bırakma, dilimleme, çevirme ve enterpolasyon dahil olmak üzere birden çok Opset desteği
- Birden çok Tensor fabrikasını ve tuples'ı girdi ve çıktı olarak desteklemek için ScriptModule'ı geliştirin
- Bir düzineden fazla ek PyTorch operatörü yeni destekleniyor ve özelleştirilebilir
- Hatayı iyileştir ~
nn.Transformer modülü
PyTorch 1.2.0 sürümünde, standart bir nn.Transformer modülü dahildir.Bu modül, girdi ve çıktı arasındaki küresel bağımlılığı sıralamak için tamamen dikkat mekanizmasına dayanır. Her bileşen bağımsız olarak kullanılabilir.
- Örneğin, nn.TransformerEncoder tek başına kullanılabilir, daha büyük nn.Transformer gerekmez. Yeni API şunları içerir:
- nn.Transformer
- nn.TransformerEncoder ve nn.TransformerEncoderLayer
- nn.TransformerDecoder ve nn.TransformerDecoderLayer
Tensorboard
Ayrıca bir güncelleme var. Şimdi doğrudan kullanmak için torch.utils.tensorboard import SummaryWriter'dan girin.
TensorBoard kurulu olduğu sürece, bu yardımcı programlar PyTorch modellerini ve standartlarını dizine kaydedebilir ve kullanıcılar bunları TensorBoard UI'de görselleştirebilir.
Güncelleme × 3
Bu sefer güncelleme sadece PyTorch 1.2 değil, aynı zamanda torchvision 0.4, torchaudio 0.3 ve torchtext 0.4.
torchvision 0.4 Aşağıdakileri içeren sürüm:
Video ve ses dosyalarını okumak / yazmak için kullanılabilen IO ilkelleri (I / O ilkelleri), her türlü kodlamayı ve formatı destekler.
Torch.utils.data.Dataset ve torch.utils.data.DataLoader ile uyumlu standart bir video veri seti.
Kinetics-400 veri setine dayanan önceden eğitilmiş model, videoların eylem sınıflandırması (eğitim senaryoları) için kullanılabilir.
Kendi video modelinizi eğitmek için referans eğitim komut dosyası
torchaudio 0.3 Temelde makinenin ses dalgalarını yorumlamasına izin vermeyi amaçlayan yeni sürüm, standardizasyon, karmaşık sayı (karmaşık sayı), dönüştürme (yeniden örnekleme) iyileştirmeleri etrafında dönüyor ve ayrıca torchaudio'nun dönüştürme arayüzünü güncelledi.
meşale metni 0.4 Hedeflenen zaman NLP araştırması, verileri orijinal metne dayalı olarak işlemek için kullanılabilir.
Bu güncellenmiş sürüm, "tek komutlu" veri yükleme ile birçok popüler denetimli öğrenme temelini içerir.Ayrıca, metin sınıflandırma analizi için yeni veri kümesinin nasıl kullanılacağına ilişkin bir eğitim de güncellendi.
Portal
PyTorch tanıtımı:
https://pytorch.org/blog/pytorch-1.2-and-domain-api-release/
GitHub adresi:
https://github.com/pytorch/pytorch/releases
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesiyle yanıt verin.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
