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Facebook-Waston Liang-AI框架從解決研究到生產問題的探索: Facebook應對PyTorch部署挑戰的實踐.pdf

上傳人: B**** 編號:28666 2021-01-31 24頁 1.93MB

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本文主要介紹了PyTorch框架,一個開源的機器學習庫,用于從研究原型到生產部署的加速。PyTorch提供類似NumPy的ndarray(張量)、自動微分、快速原型設計、廣泛的深度學習算法/API、易于擴展和生產就緒等特點。PyTorch通過其TorchScript功能,可以將Python模型轉換成靜態表示,優化性能,并易于將研究結果轉換為模型。此外,PyTorch還有C++ Tensor API和多種語言的綁定,支持在生產環境中部署。PyTorch JIT中間表示允許靜態類型、結構化控制流和默認函數式編程,同時支持tensor/container突變。PyTorch的序列化機制提供了強大的向后兼容性保證,并且可以與Python pickling互操作,其運行時小且支持多線程,易于檢查和探索。相比之下,純Python在生產部署上存在兼容性、運行時大小和延遲等問題。
PyTorch JIT如何提高模型性能? 如何使用PyTorch將Python模型轉換為TorchScript? PyTorch JIT中間表示有哪些特點?
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