2021 年 12 月 08 日
宣布 2021 年 PyTorch 年度黑客马拉松获奖者
今年 PyTorch 年度黑客马拉松中，超过 1900 人辛勤工作，为 PyTorch 的开发者和研究人员创建了独特的工具和应用。注意：提交给黑客马拉松的所有项目均与 Meta Platforms，Inc.无关或未由其提供。今年，参与者可以将他们的项目提交到以下三个类别：PyTorch 开发者工具：为 PyTorch 研究人员和开发者提高生产力和效率的工具或库。Web 和 M...
2021 年 11 月 18 日
如何使用 TorchVision 最新原语训练最先进的模型
几周前，TorchVision v0.11 版本发布，其中包含大量新的原语、模型和训练食谱改进，使得实现最先进（SOTA）结果成为可能。该项目被称为“TorchVision with Batteries Included”，旨在使我们的库现代化。我们希望通过使用常见的构建块，使研究人员能够更容易地复现论文和进行研究。此外，我们还希望为应用机器学习从业者提供必要的工具，以训练他们的模型...
2021 年 10 月 29 日
使用 Torch FX 在 TorchVision 中进行特征提取
基于 FX 的特征提取是 TorchVision 的一个新工具，它允许我们在 PyTorch 模块的前向传播过程中访问输入的中间变换。它是通过符号跟踪前向方法来生成一个图，其中每个节点代表一个单独的操作。节点以人类可读的方式命名，以便可以轻松指定想要访问的节点。这一切听起来有点复杂吗？不用担心，这篇文章中还有一些内容可以帮您理解...
2021 年 10 月 26 日
加速 PyTorch 使用 CUDA 图
今天，我们很高兴地宣布，PyTorch 新增了先进的 CUDA 功能——CUDA 图。现代深度学习框架具有复杂的软件堆栈，每个操作提交给 GPU 都会产生显著的开销。当深度学习工作负载强扩展到多个 GPU 以提高性能时，每个 GPU 操作所需的时间减少到仅有几微秒，在这些情况下，框架的高工作提交延迟往往导致低利用率...
2021 年 10 月 21 日
PyTorch 1.10 版本发布，包括 CUDA 图 API、前端和编译器改进
我们非常高兴地宣布 PyTorch 1.10 版本的发布。这个版本自 1.9 版本以来，由 426 位贡献者共同完成了超过 3,400 次提交。我们衷心感谢我们的社区为 PyTorch 的持续改进所做出的贡献。PyTorch 1.10 的更新主要集中在提升 PyTorch 的训练和性能，以及开发者易用性。完整的发布说明请在此处查看。亮点包括：集成了 CUDA Graphs API 以减少 CUDA 工作负载的 CPU 开销。几个前端 API 包括...
2021 年 10 月 21 日
PyTorch 1.10 版本中的新库发布，包括 TorchX、TorchAudio、TorchVision
今天，我们宣布了 PyTorch 1.10 版本发布的同时，PyTorch 库的一些新功能和改进。亮点包括：TorchX - 一个新的 SDK，可以快速从研发到生产构建和部署机器学习应用。TorchAudio - 添加了文本到语音管道、自监督模型支持、多通道支持、MVDR 波束成形模块、RNN 转换器（RNNT）损失函数以及批处理和滤波器组支持等...
2021 年 9 月 8 日
宣布 PyTorch 年度黑客马拉松 2021
我们非常高兴地宣布 PyTorch 年度黑客马拉松 2021！今年，我们致力于支持社区创造创新的 PyTorch 工具、库和应用。2021 年是我们举办这个黑客马拉松的第三年，我们欢迎您加入 PyTorch 社区，将您的机器学习技能付诸实践。提交开始于 9 月 8 日，截止于 11 月 3 日。祝大家好运！提交类别 您可以将您的 PyTorch 项目提交到以下三个类别：...
