PyTorch 1.1.0 发布

内容简介：PyTorch 1.1.0 发布了，此版本主要提高了性能、添加了新的模型理解和可视化工具以提高可用性，并提供新的 API。 需要注意的是，此版本不再支持 CUDA 8.0。 TensorBoard TensorBoard 是一个用于检查和理解训练脚本...

PyTorch 1.1.0 发布了，此版本主要提高了性能、添加了新的模型理解和可视化 工具 以提高可用性，并提供新的 API。

需要注意的是，此版本不再支持 CUDA 8.0。

TensorBoard 

TensorBoard 是一个用于检查和理解训练脚本、张量和图的 Web 应用程序套件，使用它可以进行一级与原生可视化和模型调试。PyTorch 现在通过一个简单的“from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter”命令原生支持 TensorBoard。

JIT 编译器

即时（JIT）编译有一些改进，这些改进包括各种 bug 修复与 TorchScript 中的扩展功能，例如对字典、用户类和属性的支持。

@torch.jit.script
class Pair:
	def __init__(self, first, second)
		self.first = first
		self.second = second

	def sum(self):
		return self.first + self.second

新 API

支持布尔张量、更好地支持自定义递归神经网络。

分布式训练

改进了 CNN 等常见模型的性能，增加了对多设备模块的支持，包括在使用分布式数据并行（DDP，Distributed Data Parallel）的同时跨 GPU 分割模型的能力，并支持在每次迭代中不使用所有参数的模块（例如控制流程，如自适应 softmax 等）。

关于性能的提升，有以下几项数据：

• nn.BatchNorm CPU 推理速度提升 ~19 倍。
• nn.AdaptiveAvgPool：将 size=1 输出的常见情况加速 ~30x。
• nn.EmbeddingBag CPU 性能提高了约 4 倍。
• Tensor.copy_：加速较大张量复制约 2-3 倍，小张量复制有小回退。
• torch.nonzero：现在比 CPU numpy 快约 2 倍。
• 改进 Pascal 和新 GPU 的缓存分配器，Mask-RCNN 的内存利用率提高 10-20％。
• reduction functions：将一些大型 Tensor 案件加速 50-80％。

详细更新内容查看：

• https://ai.facebook.com/blog/pytorch-adds-new-dev-tools-as-it-hits-production-scale
• https://github.com/pytorch/pytorch/releases

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网

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