لقد وصل PyTorch 1.9: إليك ما تحتاج إلى معرفته

وصلت PyTorch، وهي مكتبة مفتوحة المصدر مدعومة من Facebook للغة برمجة Python، إلى الإصدار 1.9 وتقدم تحسينات كبيرة للحوسبة العلمية.

أصبحت PyTorch واحدة من أهم مكتبات Python للأشخاص العاملين في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. مايكروسوفت مؤخرا تمت إضافة دعم مؤسسي للتعلم العميق لـ PyTorch على Azure. وقد PyTorch أيضا أصبح المعيار لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي في فيسبوك.

يتكامل TensorFlow وPyTorch من Google مع إضافات Python المهمة مثل NumPy ومهام علوم البيانات التي تتطلب معالجة أسرع لوحدة معالجة الرسومات.

يرى: مجموعة التوظيف: مطور بايثون (تك ريبابليك بريميوم)

انتقلت وحدة الجبر الخطي PyTorch torch.linalg إلى الإصدار المستقر 1.9، مما يمنح مستخدمي NumPy وظيفة إضافية مألوفة للعمل مع الرياضيات.

وفقا لملاحظات الإصدار.

وفقًا لملاحظات الإصدار هذه، فإن الوحدة "تعمل على توسيع دعم PyTorch لها من خلال تطبيقات كل وظيفة من وحدة الجبر الخطي NumPy (الآن مع دعم للمسرعات وAutograd) وأكثر من ذلك، مثل torch.linalg.matrix_norm و torch.linalg.householder_product."

الانتقال أيضًا إلى الاستقرار هو ميزة Complex Autograd لتزويد المستخدمين بطريقة "لحساب التدرجات المعقدة وتحسين وظائف الخسارة ذات القيمة الحقيقية باستخدام المتغيرات المعقدة."

ويشير مشروع PyTorch إلى أن "هذه ميزة مطلوبة للعديد من المستخدمين الحاليين والمحتملين للأعداد المركبة في PyTorch مثل TorchAudio وESPNet وAsteroid وFastMRI".

هناك أيضًا بعض ميزات تصحيح الأخطاء في هذا الإصدار باستخدام خيار torch.use_determinstic_algorithms الجديد. يؤدي تمكين هذا إلى جعل العمليات تتصرف بشكل حتمي، إن أمكن، وإلا فإنها ستؤدي إلى حدوث خطأ في وقت التشغيل إذا كانت قد تتصرف بشكل غير حتمي.

هناك نسخة تجريبية جديدة من torch.special الوحدة النمطية - مماثلة ل وحدة SciPy الخاصة. فهو يوفر العديد من الوظائف المفيدة للحوسبة العلمية والعمل مع توزيعات مثل رابعا, لدي, com.erfcx, com.logerfc، و com.logerfcx.

ويأتي هذا الإصدار بمترجم PyTorch Mobile، المصمم لتنفيذ البرامج على الأجهزة المتطورة. إنها نسخة مخففة من وقت تشغيل PyTorch. من المفترض أن يؤدي ذلك إلى إجراء تخفيضات كبيرة في الحجم الثنائي مقارنةً بوقت التشغيل الحالي على الجهاز.

"حجم pt الحالي مع MobileNetV2 في نظام Arm64-v8a Android هو 8.6 ميجا بايت مضغوطة و17.8 ميجا بايت غير مضغوطة. باستخدام Mobile Interpreter، نستهدف الحجم المضغوط أقل من 4 ميجابايت والحجم غير المضغوط أقل من 8 ميجابايت،" يشير مشروع PyTorch.

يمكن لمطوري تطبيقات الهاتف المحمول أيضًا استخدام مكتبة TorchVision على تطبيقات iOS وAndroid الخاصة بهم. تحتوي المكتبة على عمليات C++ TorchVision للمساعدة في مهام مثل اكتشاف الكائنات وتقسيمها في مقاطع الفيديو والصور.

يرى: أصبحت لغة البرمجة القديمة هذه ساخنة فجأة مرة أخرى. لكن مستقبلها لا يزال بعيدا عن اليقين

هناك العديد من الإضافات للمساعدة في التدريب الموزع لخوارزميات التعلم الآلي. أصبح TorchElastic الآن في مرحلة تجريبية ولكنه جزء من PyTorch الأساسي، ويستخدم "للتعامل مع أحداث القياس بأمان".

هناك أيضًا دعم CUDA لـ RPC. كودا آر بي سي يرسل Tensors من ذاكرة CUDA المحلية إلى ذاكرة CUDA البعيدة من أجل اتصال Tensor أكثر كفاءة من نظير إلى نظير.

على صعيد الأداء، يوفر هذا الإصدار من PyTorch أيضًا الإصدار الثابت لواجهة بروتوكول تطبيق Freezing (API)، نسخة تجريبية من ملف تعريف PyTorch، نسخة تجريبية من واجهة برمجة تطبيقات وضع الاستدلال، ونسخة تجريبية من torch.package، وهي طريقة جديدة لحزم PyTorch عارضات ازياء.