今日，Facebook 宣佈釋出深度學習框架 PyTorch 1.0 開發者預覽版，包括一些列工具和整合，使其與 Google Cloud、AWS、Azure 的機器學習服務更為相容。

ARM、Nvidia、高通、英特爾也在核心庫整合和跟蹤推理執行時的工具中添加了 PyTorch 支援。

▌PyTorch 1.0 有什麼新功能？

該框架主要有三大更新：

一是添加了一個新的混合前端，支援從 Eager 模式到圖形模式的跟蹤和指令碼模型，以彌合研究和生產部署之間的差距。

二是一個經過改進的 Torch 分散式庫，可以在 Python 和 

三是添加了針對關鍵效能研究的 Eager 模式 C++介面，將在測試版中釋出。

目前，研究人員和工程師必須面對許多框架和工具，以建立新的深度學習模型並將其轉移到生產環境中大規模運執行，而這裡多數框架和工具通常是不相容的。如此，將會降低開發者在規模化生產中部署 AI 能力的速度。通過這個最新版本，將現有 PyTorch 框架的靈活性與 Caffe2（今年 5 月宣佈 Caffe2 併入 PyTorch）的生產能力結合，提供從研究到生產性 AI 的無縫路徑。

▌生態的深度支援

PyTorch 1.0 於 5 月在 F8 開發者大會上首次公佈，並與 Facebook 的 Caff2、ONNX 進行了更深入的整合。

早在 5 月，Facebook 副總裁 Bill Jia 和首席技術官 Mike Schroepfer 承諾，PyTorch 1.0 將推出新的預訓練模型、工具和庫，為開發人員提供更多靈活性和選擇。

為了滿足這些需求，Google Cloud 也將為其眾多服務引入 PyTorch 支援。Facebook 在宣佈這一訊息的部落格文章中稱，Google 與 Facebook 合作在為 PyTorch 使用者共同製作張量處理單元（TPU）。用於預配置 AI 的 Google Cloud Platform 深度學習 VM，還將包含 PyTorch 1.0 的 VM 映像。亞馬遜的 SageMaker 將為 PyTorch 使用者提供預配置的環境，用於自動模型調整等。

微軟於一年前首次與 Facebook 合作開發 ONNX 開源框架，使用不同框架建立的 AI 模型，更具可移植性，同時，微軟也將為使用 PyTorch 的開發人員引入一些新資源。nainaitea.com

「Azure 機器學習服務現在允許開發人員無縫地從本機上 PyTorch 模型培訓轉移到 Azure 雲上。對於資料科學實驗，微軟提供預配置的資料科學虛擬機器（DSVM）。對於希望開始探索 PyTorch 而無需安裝軟體和設定本機的開發人員，Azure 提供了一個免費的雲託管 Jupyter Notebook 解決方案。」Facebook 產品經理 Joseph Spisak 在部落格中指出。

此外，fast.ai 還發布了 fastai 1.0，一個基於 PyTorch 構建的開源深度學習庫。

▌總結

不少人會將 Facebook 支援的 PyTorch 與 Google 支援的 TensorFlow 兩個深度學習框架進行對比。前者於 2015 年一經開源便得到了社群的廣泛支援並迅速成為開發者或機構的首選框架。相比之下，Facebook 的 PyTorch 於 2017 年 1 月向公眾釋出，現已下載超過 100 萬次。目前來看，TensorFlow 顯然比 PyTorch 更為廣泛使用。

但正如此次 PyTorch 1.0 預覽版的公佈，它在可重用、效能、程式語言和可擴充套件性上得到了提升，尤其是在生態的深度合作下，其潛力是顯而易見的。