PyTorch何以迅速流行?Facebook专家将在月底AICC大会分享


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随着人工智能研究和应用的不断发展,在全球AI巨头和学术界的推动下,出现了各种深度学习框架。目前流行的框架包括TensorFlow,PyTorch,Keras,Caffe,MxNet等。其中,Facebook的PyTorch自2017年初开源以来一直受到AI研究人员的青睐。它已成为GitHub上增长第二快的开源项目。在过去的一年中,贡献者的数量增加了2.8倍。根据加州大学伯克利分校RISELab团队在知名电子出版服务arXiv.org上发布的统计数据,过去一年中提到的PyTorch数量增加了194%,超过了Keras和Caffe,并且是第一个去TensorFlow。 8月28日,在北京召开的2019年人工智能计算大会的A19C上,Facebook专家陆一海博士将分享Facebook的深度学习发展和PyTorch创新报告。

PyTorch这么热吗?

PyTorch是Torch的Python版本。 Torch诞生于2002年。由于它支持计算图的动态定义,它比Tensorflow更灵活方便,但Torch的开发语言非常有限,限制了它的使用。 PyTorch继承了Troch的灵活性,并使用流行的Python作为开发语言,因此它自推出以来一直很受欢迎。

除了上述优点外,PyTorch的设计非常简单直观,其源代码仅为TensorFlow的十分之一,易于阅读和理解。而PyTorch的灵活性并不以牺牲速度和用户友好界面为代价,允许用户尽可能专注于实现他们的想法,而不必过多考虑框架本身。这些功能使PyTorch成为深入学习和快速实验的理想选择。

此外,Facebook为PyTorch社区提供了强有力的支持,使PyTorch能够获得持续的开发更新。 PyTorch 1.0稳定版本于去年在NeuroIPS会议上发布,增加了一系列强大的新功能以赶上TensorFlow。 Facebook的首席人工智能科学家Yann Lecun表示,Facebook已经在PyTorch投入了巨大的工程力量来培训其产品系统。这不仅仅是一种爱好。 PyTorch是一个开源项目,而不是Facebook独有的项目。

Facebook AI专家AICC 2019发言

PyTorch有什么新东西? Facebook如何使用PyTorch以及深度学习的新发展?这些都是PyTorch用户的担忧。在8月28日的2019年人工智能计算大会(AICC 2019)的主要论坛上,Facebook AI基础设施专家陆一海博士将发表“Facebook深度学习发展和PyTorch创新”主题演讲。卢博士是Facebook人工智能架构团队的高级工程师。他负责使用软件和硬件加速方法优化AI工作负载的性能,并对PyTorch进行深入研究和理解。在他的演讲中,陆博士将介绍Facebook基于Facebook研究和业务实践的机器学习工作量方法,包括典型案例,挑战以及所使用的AI框架和工具。

AICC 2019主要论坛嘉宾阵容

除了陆一海博士,AICC 2019主要论坛还邀请了中国工程院,皇家工程院,百度,中国新一代人工智能发展战略研究所,浪潮,优步等的顶尖专家和学者。机构解释AI行业趋势并分享Frontier AI计算技术。会议还将发布《 +视觉计算,AI +风险投资。同期召开的人工智能技术培训营将邀请百度,平安科技和浪潮的高级人工智能工程师讲解最新的人工智能计算技术和应用,帮助学生开始使用人工智能。

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随着人工智能研究和应用的不断发展,在全球AI巨头和学术界的推动下,出现了各种深度学习框架。目前流行的框架包括TensorFlow,PyTorch,Keras,Caffe,MxNet等。其中,Facebook的PyTorch自2017年初开源以来一直受到AI研究人员的青睐。它已成为GitHub上增长第二快的开源项目。在过去的一年中,贡献者的数量增加了2.8倍。根据加州大学伯克利分校RISELab团队在知名电子出版服务arXiv.org上发布的统计数据,过去一年中提到的PyTorch数量增加了194%,超过了Keras和Caffe,并且是第一个去TensorFlow。 8月28日,在北京召开的2019年人工智能计算大会的A19C上,Facebook专家陆一海博士将分享Facebook的深度学习发展和PyTorch创新报告。

PyTorch这么热吗?

PyTorch是Torch的Python版本。 Torch诞生于2002年。由于它支持计算图的动态定义,它比Tensorflow更灵活方便,但Torch的开发语言非常有限,限制了它的使用。 PyTorch继承了Troch的灵活性,并使用流行的Python作为开发语言,因此它自推出以来一直很受欢迎。

除了上述优点外,PyTorch的设计非常简单直观,其源代码仅为TensorFlow的十分之一,易于阅读和理解。而PyTorch的灵活性并不以牺牲速度和用户友好界面为代价,允许用户尽可能专注于实现他们的想法,而不必过多考虑框架本身。这些功能使PyTorch成为深入学习和快速实验的理想选择。

此外,Facebook为PyTorch社区提供了强有力的支持,使PyTorch能够获得持续的开发更新。 PyTorch 1.0稳定版本于去年在NeuroIPS会议上发布,增加了一系列强大的新功能以赶上TensorFlow。 Facebook的首席人工智能科学家Yann Lecun表示,Facebook已经在PyTorch投入了巨大的工程力量来培训其产品系统。这不仅仅是一种爱好。 PyTorch是一个开源项目,而不是Facebook独有的项目。

Facebook AI专家AICC 2019发言

PyTorch有什么新东西? Facebook如何使用PyTorch以及深度学习的新发展?这些都是PyTorch用户的担忧。在8月28日的2019年人工智能计算大会(AICC 2019)的主要论坛上,Facebook AI基础设施专家陆一海博士将发表“Facebook深度学习发展和PyTorch创新”主题演讲。卢博士是Facebook人工智能架构团队的高级工程师。他负责使用软件和硬件加速方法优化AI工作负载的性能,并对PyTorch进行深入研究和理解。在他的演讲中,陆博士将介绍Facebook基于Facebook研究和业务实践的机器学习工作量方法,包括典型案例,挑战以及所使用的AI框架和工具。

AICC 2019主要论坛嘉宾阵容

除了陆一海博士,AICC 2019主要论坛还邀请了中国工程院,皇家工程院,百度,中国新一代人工智能发展战略研究所,浪潮,优步等的顶尖专家和学者。机构解释AI行业趋势并分享Frontier AI计算技术。会议还将发布《 +视觉计算,AI +风险投资。同期召开的人工智能技术培训营将邀请百度,平安科技和浪潮的高级人工智能工程师讲解最新的人工智能计算技术和应用,帮助学生开始使用人工智能。

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