Facebook está planeando abrir PyTorch de código abierto, el marco de aprendizaje profundo, que ayudará a los desarrolladores a utilizar sus modelos de IA en los sistemas de producción y no solo para el trabajo de investigación.
El primer día de la conferencia F8, Facebook se enfocó en reconstruir su imagen y relación con los usuarios que afirmaban tener una "responsabilidad más amplia". Por otro lado, la empresa usó el segundo día para enfatizar los avances técnicos que la compañía ha realizado en el pasado año.
Facebook dice que el lanzamiento de PyTorch 1.0 ayudará a los desarrolladores a pasar de la investigación a la producción en un único marco sin problemas.
También afirma que la parte delantera de PyTorch permite el prototipado acelerado y el alcance de la experimentación debido a su modelo de programación flexible.
El año pasado, Facebook colaboró con Microsoft para crear el Open Neural Network Exchange (ONNX), que fue diseñado para facilitar el movimiento entre frameworks.
Ahora han integrado ONNX en PyTorch1.0 para que estas plataformas puedan usarse indistintamente con otros marcos y los desarrolladores puedan usarlas según los requisitos.
Facebook también reveló su plan de fusionar las bases de código PyTorch 0.4 y Caffe2 en el transcurso de los próximos meses para generar un marco consolidado que admitiría múltiples funciones.
La versión beta de PyTorch está programada para llegar más tarde este año. Será una colección de herramientas de código abierto, bibliotecas, conjuntos de datos, modelos de capacitación, etc.
El primer día de la conferencia F8, Facebook se enfocó en reconstruir su imagen y relación con los usuarios que afirmaban tener una "responsabilidad más amplia". Por otro lado, la empresa usó el segundo día para enfatizar los avances técnicos que la compañía ha realizado en el pasado año.
Facebook dice que el lanzamiento de PyTorch 1.0 ayudará a los desarrolladores a pasar de la investigación a la producción en un único marco sin problemas.
También afirma que la parte delantera de PyTorch permite el prototipado acelerado y el alcance de la experimentación debido a su modelo de programación flexible.
El año pasado, Facebook colaboró con Microsoft para crear el Open Neural Network Exchange (ONNX), que fue diseñado para facilitar el movimiento entre frameworks.
Ahora han integrado ONNX en PyTorch1.0 para que estas plataformas puedan usarse indistintamente con otros marcos y los desarrolladores puedan usarlas según los requisitos.
Facebook también reveló su plan de fusionar las bases de código PyTorch 0.4 y Caffe2 en el transcurso de los próximos meses para generar un marco consolidado que admitiría múltiples funciones.
La versión beta de PyTorch está programada para llegar más tarde este año. Será una colección de herramientas de código abierto, bibliotecas, conjuntos de datos, modelos de capacitación, etc.
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