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 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。
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 nn.AdaptiveAvgPool nn.EmbeddingBag Tensor.copy_ torch.nonzero reduction functions
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以上所述就是小编给大家介绍的《PyTorch 1.1.0 发布》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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