Facebook发布了带有移动自定义和Java支持的PyTorch 1.4

Facebook今天发布了PyTorch 1.4，升级了音频、视觉和文本库;定制移动版的深度学习框架;以及对Java编程语言的有限支持。PyTorch是目前研究人员和开发人员使用的最流行的机器学习框架之一。

在最新的版本中，开发人员可以使用PyTorch Mobile对构建脚本进行精细的定制。这是一种优化库大小和大大减少设备占用空间的方法，在早期测试中能够生成比MobileNetV2 edge模型小50%的版本。

PyTorch 1.4还包括一个用于分布式模型并行训练的框架，以及基于Android接口的PyTorch Mobile的对PyTorch推理的Java支持，但是在发布时，这个实验特性只适用于Linux和推理。PyTorch目前支持Python和c++。

去年秋天，作为PyTorch 1.3版本的一部分，面向iOS和Android设备的PyTorch Mobile首次发布，速度提升来自量化、谷歌TPU支持和JIT编译器升级。像Captum用于可解释的机器学习和CryptTen(用于加密机器学习的工具)这样的工具也在去年秋天的年度PyTorch开发者大会上发布。

通过1.4，域库也得到了升级，比如torchvision，它获得了对所有模型的ONNX支持，以及对所有模型的torchscriptable支持，以使它们在非python环境中更容易使用。

在实验中，torchaudio库升级了许多新的过滤器和交互式语音识别，而torchtext库将访问enwik9无监督学习数据集。

上个月还引入了其他PyTorch特性，比如图像和视频分类框架PyTorch Elastic。

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