“PyTorch的新版本支持与iOS和Android设备交互”

facebook发布了机器学习框架pytorch的1.3版。 新版本的中心有三个功能，这些功能都保持在试验状态。 命名张量、8位模型格式量化、ios和安卓设备支持。 这样，机器学习专家就可以在移动行业中采用该框架。 tensorflow客户可能熟悉为此目的而分割的tensorflow lite框架的这些功能。

口袋里的机器学习

pytorch团队的博客副本解释说，在边缘设备上执行机器学习越来越重要，应用程序期望减少延迟。 为了在设备上实现更高效的机器学习，pytorch 1.3目前支持从python到ios和android的最终部署的完整移动设备业务流程。

因此，开发人员进行了构建级别优化和可配置的运算符集合，以便客户可以为所需的运算符配置二进制大小。 它还可能增加了本机移动api，包括提高移动cpu和gpu的性能以及将机器学习集成到移动应用程序中的常见任务。

命名张量和量化

康奈尔大学的亚历山德拉什( alexander rush )认为，张量以前的传播实现存在严重缺陷，如暴露私人维度、基于绝对位置的传输、在文档中存储类型新闻等。 他提出了采用命名张量的替代方法，现在可以作为pytorch的实验功能。

它还支持8位量化模型。 此模型允许开发人员以低精度执行计算和存储操作。 这样可以更高效地部署到服务器和边缘设备上。 的当前实验功能包括支持培训后的量化、动态量化和量化方面的培训。

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