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        PyTorch 不再缺移動支持,Facebook 推出 PyTorch Mobile 框架

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        發布于 2019年10月12日
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        在剛剛發布的 PyTorch 1.3 中,Facebook 帶來了一個 PyTorch Mobile 框架,它支持在邊緣設備上高效運行機器學習,允許從 Python 到在 iOS 和  Android 上部署的端到端工作流。

        該功能目前處在早期實驗階段,特性包括:

        • 提供 API,涵蓋將 ML 集成到移動應用中所需的常見預處理和集成任務
        • 支持 QNNPACK 量化內核庫和 ARM CPU 支持
        • 根據用戶的應用需求進行構建級別的優化和選擇性編譯
        • 進一步改善移動 CPU 和 GPU 的性能和覆蓋范圍

        目前已知 Android 版本將使用 Maven 插件,而 iOS 版本將在 Swift 中使用 CocoaPods。當前,官方已經給出 Android 和 iOS 版本的“快速入門 Hello World”指南,詳情可以查看:

        PyTorch 機器學習框架目前在深度學習領域特別是學術研究項目中大受歡迎,它的主要“競爭對手”是 TensorFlow,不過 TensorFlow 更多地在生產與工業環境下被采用。在移動和 IoT 領域,TensorFlow 已經提供了 TensorFlow Lite 框架。

        近日發布的 The Gradient 2019 年機器學習框架報告中,作者引用了 PyTorch 缺乏移動支持的情況,并認為這正是 TensorFlow 在生產/工業環境(相對于學術界)中更受歡迎的一大原因。相信現在 PyTorch Mobile 的推出,可以讓 PyTorch 在該領域進一步與 TensorFlow 相抗衡。

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        冰力
        冰力
        TensoerFlow 越來越差,支持 PyTouch
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