mirror of
https://github.com/LCTT/TranslateProject.git
synced 2025-01-25 23:11:02 +08:00
Merge pull request #10806 from wxy/20181004-PyTorch-1.0-Preview-Release--Facebook-s-newest-Open-Source-AI
PRF&PUB:20181004 PyTorch 1.0 Preview Release Facebook s newest Open Source AI
This commit is contained in:
Xingyu.Wang
GitHub
commit
ecdfda29be
@ -1,38 +1,39 @@
|
||||
PyTorch 1.0 预览版发布: Facebook 最新 AI 开源框架
|
||||
PyTorch 1.0 预览版发布：Facebook 最新 AI 开源框架
|
||||
======
|
||||
|
||||
Facebook 在人工智能项目中广泛使用自己的开源 AI 框架 PyTorch，最近，他们已经发布了 PyTorch 1.0 的预览版本。
|
||||
|
||||
对于那些不熟悉的人， [PyTorch][1] 是一个基于 Python 的科学计算库。
|
||||
如果你尚不了解，[PyTorch][1] 是一个基于 Python 的科学计算库。
|
||||
|
||||
PyTorch 利用 [GPUs 超强的运算能力 ][2] 来实现复杂的 [张量][3] 计算 和 [深度神经网络][4]。 因此， 它被世界各地的研究人员和开发人员广泛使用。
|
||||
PyTorch 利用 [GPU 超强的运算能力][2] 来实现复杂的 [张量][3] 计算 和 [深度神经网络][4]。 因此， 它被世界各地的研究人员和开发人员广泛使用。
|
||||
|
||||
这一新的能够使用的 [预览版][5] 已在2018年10月2日周二旧金山举办的 [PyTorch 开发人员大会][6] 的[中途][7]宣布。
|
||||
这一新的可以投入使用的 [预览版][5] 已于 2018 年 10 月 2 日周二在旧金山 [The Midway][7] 举办的 [PyTorch 开发人员大会][6] 宣布。
|
||||
|
||||
### PyTorch 1.0 候选版本的亮点
|
||||
|
||||
![PyTorhc is Python based open source AI framework from Facebook][8]
|
||||
|
||||
候选版本中的一些主要新功能包括:
|
||||
候选版本中的一些主要新功能包括：
|
||||
|
||||
#### 1\. JIT
|
||||
#### 1、 JIT
|
||||
|
||||
JIT 是一个编译工具集，使研究和生产更加接近。 它包含一个基于 Python 语言的叫做 Torch Script 的脚本语言，也有能使现有代码与它自己兼容的方法。
|
||||
|
||||
#### 2\. 全新的 torch.distributed 库: “C10D”
|
||||
#### 2、 全新的 torch.distributed 库: “C10D”
|
||||
|
||||
“C10D” 能够在不同的后端上启用异步操作， 并在较慢的网络上提高性能。
|
||||
|
||||
#### 3\. C++ 前端 (实验性功能)
|
||||
#### 3、 C++ 前端 (实验性功能)
|
||||
|
||||
虽然它被特别提到是一个不稳定的 API (预计在预发行版中)， 这是一个 PyTorch 后端的纯 c++ 接口， 遵循 API 和建立的 Python 前端的体系结构，以实现高性能、 低延迟的研究和开发直接安装在硬件上的 c++ 应用程序。
|
||||
虽然它被特别提到是一个不稳定的 API （估计是在预发行版中）， 这是一个 PyTorch 后端的纯 C++ 接口， 遵循 API 和建立的 Python 前端的体系结构，以实现高性能、低延迟的研究和开发直接安装在硬件上的 C++ 应用程序。
|
||||
|
||||
想要了解更多，可以在 GitHub 上查看完整的 [更新说明][9]。
|
||||
|
||||
第一个PyTorch 1.0 的稳定版本将在夏季发布。
|
||||
第一个 PyTorch 1.0 的稳定版本将在夏季发布。（LCTT 译注：此信息可能有误）
|
||||
|
||||
### 在 Linux 上安装 PyTorch
|
||||
|
||||
为了安装 PyTorch v1.0rc0， 开发人员建议使用 [conda][10]， 同时也可以按照[本地安装][11]所示，使用其他方法可以安装，所有必要的细节详见文档。
|
||||
为了安装 PyTorch v1.0rc0， 开发人员建议使用 [conda][10]， 同时也可以按照[本地安装页面][11]所示，使用其他方法可以安装，所有必要的细节详见文档。
|
||||
|
||||
#### 前提
|
||||
|
||||
@ -41,18 +42,16 @@ JIT 是一个编译工具集，使研究和生产更加接近。 它包含一个
|
||||
* Python
|
||||
* [CUDA][12] (对于使用 Nvidia GPU 的用户)
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
我们已经知道[如何安装和使用 Pip][13]，那就让我们来了解如何使用 Pip 安装 PyTorch。
|
||||
|
||||
请注意，PyTorch 具有 GPU 和仅限 CPU 的不同安装包。你应该安装一个适合你硬件的安装包。
|
||||
|
||||
#### 安装 PyTorch 的旧版本和稳定版
|
||||
|
||||
如果你想在 GPU 机器上安装稳定版（0.4 版本），使用：
|
||||
|
||||
```
|
||||
pip install torch torchvision
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
使用以下两个命令，来安装仅用于 CPU 的稳定版：
|
||||
@ -60,7 +59,6 @@ pip install torch torchvision
|
||||
```
|
||||
pip install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
|
||||
pip install torchvision
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 安装 PyTorch 1.0 候选版本
|
||||
@ -69,21 +67,19 @@ pip install torchvision
|
||||
|
||||
```
|
||||
pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu92/torch_nightly.html
|
||||
|
||||
```
|
||||
如果没有GPU，并且更喜欢使用 仅限CPU 版本，使用如下命令：
|
||||
如果没有GPU，并且更喜欢使用 仅限 CPU 版本，使用如下命令：
|
||||
|
||||
```
|
||||
pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu/torch_nightly.html
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 验证 PyTorch 安装
|
||||
|
||||
使用如下简单的命令，启动终端上的 python 控制台：
|
||||
|
||||
```
|
||||
python
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
现在，按行输入下面的示例代码以验证您的安装：
|
||||
@ -93,7 +89,6 @@ from __future__ import print_function
|
||||
import torch
|
||||
x = torch.rand(5, 3)
|
||||
print(x)
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
你应该得到如下输出：
|
||||
@ -104,7 +99,6 @@ tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
|
||||
[0.2979, 0.7141, 0.9069],
|
||||
[0.1449, 0.1132, 0.1375],
|
||||
[0.4675, 0.3947, 0.1426]])
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
若要检查是否可以使用 PyTorch 的 GPU 功能， 可以使用以下示例代码:
|
||||
@ -112,18 +106,18 @@ tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
|
||||
```
|
||||
import torch
|
||||
torch.cuda.is_available()
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
输出结果应该是：
|
||||
|
||||
```
|
||||
True
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
支持 PyTorch 的 AMD GPU 仍在开发中， 因此, 尚未按[报告][14]提供完整的测试覆盖，如果您有 AMD GPU ，请在[这里][15]提出建议。
|
||||
|
||||
现在让我们来看看一些广泛使用 PyTorch 的研究项目：
|
||||
|
||||
### 基于 PyTorch 的持续研究项目
|
||||
|
||||
* [Detectron][16]: Facebook AI 研究院的软件系统, 可以智能地进行对象检测和分类。它之前是基于 Caffe2 的。今年早些时候，Caffe2 和 PyTorch [合力][17]创建了一个研究 + 生产的 PyTorch 1.0
|
||||
@ -144,7 +138,7 @@ via: https://itsfoss.com/pytorch-open-source-ai-framework/
|
||||
作者：[Avimanyu Bandyopadhyay][a]
|
||||
选题：[lujun9972](https://github.com/lujun9972)
|
||||
译者：[distant1219](https://github.com/distant1219)
|
||||
校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
|
||||
校对：[wxy](https://github.com/wxy)
|
||||
|
||||
本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
|
||||
|
||||
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user