지난 버전 1.6 Beta 및 Proto-type 기능도 Stable로 업데이트

28일(현지 시간) PyTorch 1.7가 출시됐다. PyTorch 1.7은△넘파이(NumPy) 호환 FFT(Fast Fourier transforms) 작업 지원 △프로파일 링 도구 △분산 데이터 병렬 (DDP, Distributed Data Parallel) △원격 작업 호출(RPC, Remote Procedure Call) 기반 분산 교육 업데이트 등 새로운 API가 포함되어 있다.

파이토치 기능은 ▷Stable ▷Beta ▷Proto-type으로 나뉜다. 파이토치 1.6 출시 당시 Beta와 Proto-type으로 소개된 기능 중 ▲사용자 지정 C ++ 클래스 ▲메모리 프로파일러 ▲사용자 지정 텐서 유사 개체를 통한 확장 ▲RPC의 사용자 비동기 함수 ▲RPC 별 시간 제한 ▲DDP 동적 버킷 팅 등이 Stable로 업데이트됐다.  

주요 사항:

1. CUDA11, PyTorch.org에서 공식적으로 사용 가능

2. autograd 프로파일 러의 RPC, TorchScript 및 Stack 추적에 대한 프로파일 링 및 성능에 대한 업데이트 및 추가

3. [Beta] torch.fft를 통한 넘파이 호환 고속 푸리에 변환 (FFT) 지원

4. [Proto-type] 엔비디아 A100 세대 GPU 및 기본 TF32 형식 지원

5. [Proto-type] 윈도우에서 분산 교육 지원

6. torchvision

  - [Stable] Tensor 입력, 배치 계산, GPU, TorchScript 지원

  - [Stable] JPEG 및 PNG 형식 이미지 입출력 지원

  - [Stable] RetinaNet용 탐지 모델 추가

  - [Beta] 새로운 비디오 리더 API 추가

7. torchaudio

 - [Stable] 음성 녹음 (wav2letter) 지원

 - 텍스트 음성 변환 (WaveRNN)

 - 소스 분리 (ConvTasNet) 추가

 

파이토치 1.7 업데이트 자세한 설명은 여기를 참조

CUDA는 파이토치와 텐서플로에서 중요하게 사용되는 가속화 컴퓨팅 기술. GPU(그래픽 처리 장치) 작업을 C언어 등을 이용해 작성할 수 있다.

한편, 파이토치는 페이스북AI 연구팀이 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리. 파이썬(Python)을 기반한다. 간결하고 빨리 구현이 가능한 Define-by-Run 프레임워크를 사용한다.

 

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