PyTorch入门实战教程

PyTorch 0.3.0 发布,性能大幅提升,支持 Cuda 9,修复众多 bugs

昨天终于盼来了 PyTorch 0.3.0 的发布,下面是本次更新的主要内容,对于每一项的更新细节,请查看官方发布列表:Github

主要更新内容

  • 重大改变:移除  reinforce()
  • 新特性
    • Unreduced losses(即不再sum整个batch的loss)
    • 对自动求导引擎的 profiler
    • 更多高阶求导函数的支持
    • 优化器(主要是新增了 optim.SparseAdam )
    • 增加了一系列新的层
    • 增加了一些对张量的新操作和新特性
  • 一些 API 发生改变
  • 性能
    • 对于小模型改善了性能
    • Softmax/LogSoftmax  提升 4x 到 256x 性能(逆天了)
  • 模型转换
    • 支持 DLPack
    • 支持 ONNX (可与 Caffe2, CoreML, CNTK, MXNet, Tensorflow 等互转模型)
  • Bug 修复

 

PyTorch入门实战教程
0 条回复 A 作者 M 管理员
    所有的伟大,都源于一个勇敢的开始!
欢迎您,新朋友,感谢参与互动!欢迎您 {{author}},您在本站有{{commentsCount}}条评论