PyTorch 1.2 word nou ten volle op die Azure-platform ondersteun …

PyTorch 1.2 jest teraz w pełni obsługiwany na platformie Azure - oto kilka sposobów na jego wykorzystanie 1
PyTorch 1.2 word nou ten volle op Azure ondersteun - hier is 'n paar maniere om dit 1 te gebruik Foto via Facebook Ingenieurswese

PyTorch is ‘n oopbron-masjienleerplatform wat gebruik word om diepleermodelle te skep en op te lei. Dit kan dan gebruik word in ‘n verskeidenheid gevalle wat hoofsaaklik verband hou met rekenaarvisie, natuurlike taalverwerking en dergelike.

Verlede jaar het Microsoft volledige PyTorch-ondersteuning op die Azure-platform aangekondig; sommige tegnologie-reuseprogrammeerders is aktief betrokke by die opleidingsgemeenskap, en PyTorch word aangebied deur baie van die dienste van die Redmond-reus AI-platform. ‘N Paar weke na die vrystelling van PyTorch 1.2 het Microsoft enkele van die maniere waarop dit op die Azure-platform gebruik kan word, uitgelig, terwyl sy bevestig dat dit steeds die fakkelbiblioteek ondersteun.

Alhoewel PyTorch hoofsaaklik in Python geskryf is, het dit ook ‘n C ++-koppelvlak. Die nuwe weergawe van die raamwerk is geïntegreer met sommige Microsoft-wolkplatformdienste, soos Azure Machine Learning, Azure Notebooks en Data Science Virtual Machine. U kan van die nuutste funksies soos volg gebruik vir elk van hierdie dienste:

  • Azure-masjienleerdiens – Azure Machine Learning stroomlyn die skepping, opleiding en implementering van masjienleermodelle. Die Python Azure Machine Learning SDK het ‘n toegewyde PyTorch-beramer wat dit maklik maak om PyTorch-opleidingsskrifte uit te voer op enige geselekteerde berekeningsdoel, of dit nou ‘n plaaslike masjien, ‘n enkele virtuele masjien (VM) op Azure of ‘n GPU-groep op Azure is. Leer hoe om Pytorch-diepleermodelle op groot skaal op te lei met Azure Machine Learning.
  • Blou notaboeke – Azure Notebooks bied ‘n gratis Jupyter-notaboekbediener met wolk-gasheer met PyTorch 1.2 vooraf geïnstalleer. Raadpleeg die PyTorch-tutoriale en voorbeelde vir meer inligting.
  • Virtuele masjien vir data-ontleding – Virtuele masjiene vir data-analise word vooraf gekonfigureer met gewilde data-analise en in-diepte leerinstrumente, insluitend PyTorch 1.2. U kan verskillende soorte masjiene kies om die virtuele Data Science-masjien te ondersteun, insluitend die met grafiese verwerkers. Vir meer inligting, sien die Data Science-virtuele masjien-dokumentasie.
PyTorch 1.2 word nou ten volle op Azure ondersteun - hier is 'n paar maniere om dit 2 te gebruik

Microsoft het verder voortgegaan met die vordering wat hy gemaak het om die proses van oordrag van PyTorch-modelle van opleiding na produksie te verbeter. Open Neural Network Exchange (ONNX) word aanbeveel vir die uitvoer van modelle. In die besonder kan afgelei word van ONNX-modelle met behulp van die ONNX-runtime-omgewing, wat geskryf is in C ++ en word ondersteun op Windows, Linux en Mac. Omdat die inferensie-enjin redelik klein is, is dit ideaal om masjienleerlaste op ‘n produksieskaal na ‘n reeks teikenapparate uit te voer. Boonop het NVIDIA en Intel ook hul versnellers met Runtime geïntegreer, wat hulle doeltreffender maak op verwerkers, GPU’s en VPU’s.

Daarom het Microsoft ‘n paar verbeterde ONNX-uitvoerfunksies na PyTorch 1.2 gebring, wat die volgende insluit:

  • Ondersteuning vir ‘n groter verskeidenheid PyTorch-modelle, insluitend objekopsporing en segmenteringsmodelle soos RCNN-masker, vinniger RCNN en SSD
  • Ondersteuning vir modelle wat op insette met veranderlike lengte werk
  • Voer modelle uit wat op verskillende weergawes van ONNX-inferensiemeganismes kan werk
  • Optimalisering van modelle met permanente vou
  • ‘N Volledige tutoriaal wat die uitvoer van die PyTorch-model na ONNX uitvoer en inferensie in die ONNX-tydsduur uitvoer

U kan meer leer oor die ontplooiing van PyTorch 1.2-modelle in die Windows-wolk-toepassings en Linux IoT ARM-toestelle deur op die toepaslike tutorial-skakels te klik. U kan die nuutste weergawe van die diepgaande leerplatform op Azure in die gratis proefweergawe nagaan.