Facebook推出具有移动自定义和Java支持的PyTorch 1.4

 
Facebook今天发布了PyTorch 1.4，对音频，视觉和文本库进行了升级。自定义其深度学习框架的移动版本;并且对Java编程语言的支持有限。 PyTorch是当今研究人员和开发人员使用的最受欢迎的机器学习框架之一。
在最新版本中，开发人员可以通过PyTorch Mobile使用精细的自定义构建脚本。这是一种优化库大小并大大减少设备占用空间的方法，并且在早期测试中能够生成最大减小50%的MobileNetV2边缘模型版本。
PyTorch 1.4还包括一个框架，用于基于PyTorch Mobile for Android界面的分布式模型并行训练和Java支持PyTorch推理，但是在启动时，实验性功能仅适用于Linux和推理。 PyTorch当前支持Python和C ++。
适用于iOS和Android设备的PyTorch Mobile于去年秋天作为PyTorch 1.3版本的一部分首次面世，其速度来自量化，Google TPU支持和JIT编译器升级。诸如Captum的可解释机器学习工具和CryptTen(用于加密机器学习的工具)之类的工具也在去年秋天的PyTorch年度开发者大会上发布。
在1.4版本中，域库也得到了升级，例如torchvision，该库获得了对所有模型的ONNX支持，并且对所有模型都提供了torchscript的支持，以使其在非Python环境中更易于使用。
torchaudio库的升级附带了许多新的过滤器，并在实验中提供了交互式语音识别，而torchtext库将可以访问enwik9无监督的学习数据集。
上个月引入了其他PyTorch功能，例如图像和视频分类框架PyTorch Elastic。