PyTorch 1.5發(fā)布:Python與C++可轉(zhuǎn)換,PyTorch 宣告不再支持Python2

【導(dǎo)讀】 在新版本中,F(xiàn)acebook 與 AWS 還合作共同推出了大規(guī)模生產(chǎn)級工具庫 TorchServe。
4月21日,F(xiàn)acebook 正式發(fā)布了 PyTorch 1.5,這是自 2020 年 1 月發(fā)布 Pytorch 1.4 之后,時隔三月迎來的另一次版本升級。
需要注意的是,PyTorch 1.5只支持Python 3,不再支持Python 2版本。
此次發(fā)布PyTorch 1.5此版本主要包括對幾個新的API 的添加和改進, 包括對c++前端API的支持(穩(wěn)定版)和庫升級,比如Facebook與Amazon 合作開發(fā)的模型服務(wù)庫TorchServe。
TorchServe庫同時支持Python和TorchScript模型;它可以同時運行一個模型的多個版本,甚至可以在模型存檔中回滾到過去的版本。亞馬遜工程師在一篇博文中表示,超過80%的使用PyTorch的云機器學(xué)習項目是在AWS上進行的。
PyTorch 1.5還包括Torch Elastic,可根據(jù)開發(fā)者的需求或出現(xiàn)的問題狀況來擴大或縮小云訓(xùn)練資源。
AWS與Kubernetes的TorchElastic集成支持容器編排,并且具有較高的容錯能力。Kubernetes在AWS上集成TorchElastic,意味著Kubernetes用戶不需要通過手動管理模型訓(xùn)練的服務(wù)來使用TorchElastic。
TorchElastic用于大型分布式機器學(xué)習項目。PyTorch產(chǎn)品經(jīng)理Joe Spisak表示,TorchElastic被用于Facebook的大規(guī)模NLP和計算機視覺項目,現(xiàn)在正將其構(gòu)建到公有云環(huán)境中。
“TorchElastic能讓你在多個節(jié)點上改變訓(xùn)練,同時不會出現(xiàn)訓(xùn)練失敗的情況; 它會繼續(xù)運行,一旦這些節(jié)點重新聯(lián)機,它可以重新開始訓(xùn)練并在這些節(jié)點出現(xiàn)時計算這些變量。”Spisak說。“我們把彈性容錯視為與亞馬遜再次合作的機會,同時我們也有來自微軟的一些合并請求。因此,我們希望三個主要的云供應(yīng)商能為本地用戶提供支持,以便在其云上的Kubernetes中進行彈性容錯。”
Spisak表示, 此次發(fā)布的PyTorch 1.5還增加了一個新特性:PyTorch c++前端API的穩(wěn)定版本現(xiàn)在可以將模型從Python API轉(zhuǎn)換為c++ API。“最重要的是,隨著 PyTorch 1.5的 發(fā)布, 在升級到C++后, 我們現(xiàn)在與Python完全對等。”
因此,用戶基本上可以在Python中使用的所有軟件包、所有模塊、optim等,現(xiàn)在這些也都可在C ++中使用。
Spisak說:“基本上,PyTorch 1.5能讓每個人在Python和C ++之間進行基本轉(zhuǎn)換。”
PyTorch 1.5還引入了自定義C++類的實驗版本,PyTorch的C++實現(xiàn)對于強化學(xué)習模型的構(gòu)建者尤為重要。
此外,PyTorch 1.5還升級了主要的torchvision、torchtext和torchaudio庫,以及與AWS共同構(gòu)建的TorchElastic和TorchServe模型服務(wù)庫。
它還更新了torch_xla軟件包,可以將PyTorch與Google Cloud TPU或TPU Pod一起使用。
此前,F(xiàn)acebook在1月發(fā)布了支持分布式模型并行、Java程序、移動端等多項新功能的PyTorch 1.4。在2019年10月舉行的年度PyTorch開發(fā)者大會上,F(xiàn)acebook首次介紹了Google Cloud TPU支持和量化以及PyTorch Mobile。
原文鏈接:
Pytorch博客:
https://pytorch.org/blog/pytorch-1-dot-5-released-with-new-and-updated-apis/
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