【工具】臉書近期發表新深度學習框架PyTorch 1.0預覽版!

【工具】臉書近期發表新深度學習框架PyTorch 1.0預覽版! 1
臉書在10月3日發表開源深度學習框架PyTorch 1.0預覽版,不只是各大硬體晶片廠支援,連三大雲端服務供應商Google微軟以及AWS也都在自家服務上全力支援。


PyTorch 1.0為一個開源且強大的深度學習框架,可加速人工智慧研究到開發的流程,目前支援完全混合的Python和C/C++前端,以及原生分散式執行。
在臉書建立PyTorch框架生態發展的號召下,除了獲得IBM、Intel、Arm、Nvidia及Qualcomm的支持,雲端業者也不落人後。
Google提到,他們一直以來的目標,都是朝向支援所有的機器學習使用者,GCP已經整合了數個熱門的開源框架到服務中,包括PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn和XGBoost。
Google這次對PyTorch整合的內容,包含有深度學習虛擬機器映像檔、開源平臺Kubeflow、視覺化工具TensorBoard以及Cloud TPU。
GCP提供了一組虛擬機器映像檔,其中包含使用各種深度學習框架需要的所有資源,之前Google就已經提供一個社群版的PyTorch映像檔,而在PyTorch 1.0預覽版釋出後,則另外增加新版映像檔,Google提到,這是使用PyTorch的簡單方法,其中含包含了Nvidia驅動程式,還預裝了Jupyter Lab,以及PyTorch教學示範。
Kubeflow則是一個開源平臺,目的是部署和管理端到端的機器學習工作管線,Kubeflow現在支源PyTorch,其社群已經開發了PyTorch套件包,使用者只需要下兩個指令就能部署到Kubeflow中。
而目前機器學習視覺化工具套件TensorBoard也正與PyTorch開發人員合作,進行更深入的整合,讓使用者可以使用TensorBoard監控PyTorch訓練。
Google TPU團隊也正積極與PyTorch核心開發人員合作,串接PyTorch與Cloud TPU,讓PyTorch也能獲得Cloud TPU的高效執行能力。目前團隊用開源線性代數編譯器XLA將PyTorch連接到Cloud TPU,已經成功在Cloud TPU上訓練ResNet-50的PyTorch實作。
微軟也在整合PyTorch上下了功夫,分別在Azure機器學習服務、資料科學虛擬機器、Azure筆記本以及Visual Studio Code的工具都支援PyTorch。
Azure機器學習服務是一個雲端服務,幫助資料科學家執行端到端機器學習工作流程。透過服務提供的Python SDK,使用者可以進行訓練、超參數調校以及部署PyTorch模型,而且透過Azure機器學習服務的訓練功能,還能讓使用者無縫將本地端的PyTorch模型轉移到Azure上。
Azure專門為資料科學設計的虛擬機器,預安裝了一套熱門的資料科學和深度學習工具,其中便包含了PyTorch,微軟提到,資料科學虛擬機器是使用PyTorch建構模型最方便的方法,其使用GPU的虛擬機器,已經安裝了GPU驅動程式和PyTorch的GPU版本,雖然目前PyTorch還是使用0.4.1穩定版,但是使用者也能輕鬆的升級到1.0預覽版。
在程式開發工具上,微軟版的雲端Jupyter筆記本Azure筆記本,預先安裝了PyTorch(下圖,來源:微軟),使用者不需要額外安裝框架,就能在瀏覽器上進行互動式程式開發,而且Azure筆記本還提供最新的PyTorch教學課程,使用者可以直接在上面學習使用PyTorch的方法。
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另外,輕量級原始碼編輯器Visual Studio Code其人工智慧跨平臺擴充套件,提供資料科學家深度學習和人工智慧實驗功能,該工具也和Azure機器學習服務緊密整合,使用者可以使用Visual Studio Code提交PyTorch工作給Azure運算、追蹤實驗進行,並且部署模型。
而Amazon SageMaker和AWS深度學習AMI也提供了使用者簡易的方法,讓使用PyTorch 1.0開發的應用,無縫的從研究階段投入生產。
Amazon SageMaker是一個端到端平臺,建構、訓練和部署任何規模的機器學習模型,Amazon SageMaker提供了預先配置的環境,其中包含PyTorch 1.0預覽版,使用者能夠利用PyTorch 1.0所有SageMaker功能,包括自動模型調整。
而AWS深度學習AMI則預先內建了PyTorch 1.0、Anaconda和Python套件,能使用CUDA和MKL函式庫來加速運算執行個體。
消息來源:Facebook

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