PyTorch v0.3.0 发布,Python 优先的深度学习框架

栏目: 软件资讯 · 发布时间: 8年前

内容简介:PyTorch v0.3.0 已发布,包括: Breaking changes:移除 reinforce() 新特性 Unreduced losses A profiler for the autograd engine More functions support Higher order gradients New features in Optimizers...

PyTorch v0.3.0 已发布,包括:

  • Breaking changes:移除 reinforce()

  • 新特性

    • Unreduced losses

    • A profiler for the autograd engine

    • More functions support Higher order gradients

    • New features in Optimizers

    • New layers and nn functionality

    • New Tensor functions and Features

    • Other additions

  • API 更改

  • 性能改进

    • Big reduction in framework overhead (helps small models)

    • 4x to 256x faster Softmax/LogSoftmax

    • More...

  • 框架互通性

    • DLPack Interoperability

    • Model Exporter to ONNX (ship PyTorch to Caffe2, CoreML, CNTK, MXNet, Tensorflow)

  • Bug 修复

各项具体细节和下载地址请查阅发行说明

PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架,提供两个高级功能:

  • 强大的 GPU 加速 Tensor 计算(类似 numpy)

  • 构建基于 tape 的自动升级系统上的深度神经网络


【声明】文章转载自:开源中国社区 [http://www.oschina.net]


以上所述就是小编给大家介绍的《PyTorch v0.3.0 发布,Python 优先的深度学习框架》,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!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

数学规划

数学规划

黄红选 / 清华大学出版社 / 2006-3 / 45.00元

《数学规划》以数学规划为对象,从理论、算法和计算等方面介绍,分析和求解常见的最优化问题的一些方法,全书共分8章,其中第l章介绍了数学规划的实例、模型以及在分析最优化问题时所涉及的基础知识,第2章至第8章分别讨论了凸分析、线性规划、无约束优化、约束优化、多目标规划、组合优化和整数规划以及全局优化等七个方面的内容,此外,书中每章的最后一节给出了一些习题,书末列出了参考文献和索引。《数学规划》可作为应用......一起来看看 《数学规划》 这本书的介绍吧!

CSS 压缩/解压工具
CSS 压缩/解压工具

在线压缩/解压 CSS 代码

XML、JSON 在线转换
XML、JSON 在线转换

在线XML、JSON转换工具

Markdown 在线编辑器
Markdown 在线编辑器

Markdown 在线编辑器