脸书更新PyTorch,新版本支持评估和检查模型的可视化工具

脸书在2019年度F8大会上宣布更新自家的开源深度学习框架PyTorch,1.1版添加了生产规模的开发工具,PyTorch在2017年首次发布,去年12月发布1.0版,这次的新版本则是添加支持评估和检查模型的可视化工具TensorBoard、改善即时(JIT)编译器、支持布尔张量(Boolean tensors)和定制化的回归神经网络,以及改善常见模型的性能表现,像是卷积式神经网络。

新版PyTorch针对TensorBoard的可视化和模型调试提供原生支持,TensorBoard为评估和检查模型的可视化工具,针对即时编译器的部分,脸书则是修复了错误和在TorchScript中扩展功能,像是支持dictionaries、user classes和attributes。

脸书也表示,现在正在用PyTorch 1.0版框架,来大规模地构建和部署机器翻译、自然语言处理服务,这些系统每天提供像是在Messenger中的即时翻译应用,将近60亿次翻译服务,且许多企业也通过PyTorch来加速新AI系统的开发和部署,像是Airbnb、ATOM、Genentech、微软、Toyota研究院,而在大学教育方面,包含斯坦福大学的自然语言处理、加州大学伯克利分校的计算机视觉和加州理工学院的机器人课程,都是通过PyTorch框架来教学。