Python 张量与动态神经网络 PyTorch 1.0 发布了。
此版本的主要亮点包括 JIT 编译、全新并且更快的分布式库与 C++ 前端等。
JIT 编译器
JIT（Just-In-Time）是一组编译工具，用于弥合 PyTorch 研究与生产之间的差距。
它允许创建可以在不依赖 Python 解释器的情况下运行的模型，并且可以更积极地进行优化。使用程序注解可以将现有模型转换为 PyTorch 可以直接运行的 Python 子集 Torch Script。模型代码仍然是有效的 Python 代码，可以使用标准的 Python 工具链进行调试。
PyTorch 1.0 提供了 torch.jit.trace 和 torch.jit.script 两种方式使现有代码与 JIT 兼容。一经注解，Torch Script 代码便可以被积极地优化，并且可以被序列化以在新的 C++ API 中使用，并且 C++ API 不依赖于 Python。
# Write in Python, run anywhere! @torch.jit.script def RNN(x, h, W_h, U_h, b_h): y = [] for t in range(x.size(0)): h = torch.tanh(x[t] @ W_h + h @ U_h + b_h) y += [h] return torch.stack(y), h
全新并且更快的分布式库
torch.distributed 软件包和 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 模块采用了重新设计的全新分布式库，亮点包括：
新的 torch.distributed 是性能驱动的，并且对所有后端完全异步操作，包括：Gloo、NCCL 和 MPI。
显着的分布式数据并行性能改进，尤其适用于网络较慢的主机，如基于以太网的主机。
为 torch.distributed 包中的所有分布式集合操作添加异步支持。
在 Gloo 后端添加了一些 CPU 操作：send、recv、reduce、all_gather、gather 与 scatter。
在 NCCL 后端添加 barrier 操作。
在 NCCL 后端添加 new_group 支持。
C++ 前端
C++ 前端是 PyTorch 后端的纯 C++ 接口，它遵循已建立的 Python 前端的 API 和体系结构，旨在实现高性能、低延迟和裸机 C++ 应用的研究。它提供了 torch.nn、torch.optim、torch.data 和 Python 前端的其它组件的等价物。下边是两种语言前端的简单比较：
| Python | C++ |
|---|---|
import torch model = torch.nn.Linear(5, 1) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) prediction = model.forward(torch.randn(3, 5)) loss = torch.nn.functional.mse_loss(prediction, torch.ones(3, 1)) loss.backward() optimizer.step() |
#include <torch/torch.h>
torch::nn::Linear model(5, 1);
torch::optim::SGD optimizer(model->parameters(), /*lr=*/0.1);
torch::Tensor prediction = model->forward(torch::randn({3, 5}));
auto loss = torch::mse_loss(prediction, torch::ones({3, 1}));
loss.backward();
optimizer.step(); |
注意，目前 C++ API 还处于 unstable 阶段。
此外还有一系列更新信息，详情查看发布公告。
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引用来自“梅开源”的评论
这东西安装起来忒折腾。引用来自“你们都是技术宅”的评论
anaconda解决一切问题引用来自“梅开源”的评论
这东西安装起来忒折腾。