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PyTorch 1.5更新C ++ API

PyTorch是针对使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库,现已进行了更新,其中增加了几个主要的新API和改进功能,以及新的和更新的库。

PyTorch的目标是利用GPU的功能来替代NumPy,同时提供可提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台。

火炬

新版本PyTorch 1.5包括对C ++前端的重大更新,用于计算机视觉模型的“通道最后”存储格式,以及用于模型并行训练的分布式RPC框架的稳定版本。该发行版还提供了针对粗麻布和雅各布派的autograd的新API,以及一个允许创建受pybind启发的Custom C ++类的API。

C ++前端API意味着用户可以将其模型从Python API转换为C ++ API,从而使模型创作体验更加流畅。这项工作克服了问题,包括优化程序在C ++和Python中的行为方式之间的差异。另一个问题是C ++中缺少张量多维度索引API,现在无需解决即可实现。

此版本还添加了新的API,用于将自定义C ++类同时绑定到TorchScript和Python。开发人员说,此API的语法与pybind11几乎相同。它允许用户向TorchScript类型系统和运行时系统公开其C ++类及其方法,以便他们可以实例化和操作TorchScript和Python中的任意C ++对象。

在其他地方,新的“ channels last”内存布局提供了一种使用性能高效的卷积算法和硬件的方法,例如Nvidia的Tensor Core,FBGEMM和QNNPACK。

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