人工智慧開源庫 PyTorch 2.4 發布
閱讀時間約 1 分鐘
PyTorch 是一個開源的 Python 機器學習庫，基於 Torch 庫，底層由 C++ 實現，應用於人工智慧領域，如電腦視覺和自然語言處理等。
PyTorch 2.4 引入了多項新功能和改進，包括支援 Python 3.12、AOTInductor 凍結功能、新的高階 Python 自訂運算子 API，以及基於 libuv 的 TCPStore 預設伺服器後端，這些提升使得在大規模作業中的效能顯著增強。除此之外，還提供了針對 AWS Graviton 處理器的優化及 BF16 符號形狀優化，為開發者帶來更高效的機器學習框架體驗。
詳細資訊請參考 PyTorch 部落格：
- 英文 https://pytorch.org/blog/pytorch2-4/
- 繁中 https://pytorch.dev.org.tw/blog/pytorch2-4/
- 簡中 https://pytorch.ac.cn/blog/pytorch2-4/
https://chihyuanyip.github.io/2024/08/09/pytorch-2-4-released.html
2會員
6內容數
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
本專欄將提供給您最新的市場資訊、產業研究、交易心法、精選公司介紹，以上內容並非個股分析，還請各位依據自身狀況作出交易決策。歡迎訂閱支持我，獲得相關內容，也祝您的投資之路順遂！
每年 $990 訂閱方案👉 https://reurl.cc/VNYVxZ
每月 $99 訂閱方案👉https://re
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Google Brain 開發了 Tensor2Tensor（T2T），讓深度學習開發變得更加容易，T2T 是 TensorFlow 的擴展，包含深度學習模型庫，其中包
Python資料視覺化在數據分析中扮演關鍵角色，透過視覺化捕捉數據模式、趨勢和異常，透過Matplotlib等工具創建專業圖表變相對簡單和高效。
本文介紹了人工智慧（AI）及機器學習（ML）的基本概念和關係，探討了數據在機器學習中的重要性，以及深度學習和生成式人工智慧的應用。
本篇文章介紹如何使用PyTorch構建和訓練圖神經網絡（GNN），並使用Cora資料集進行節點分類任務。通過模型架構的逐步優化，包括引入批量標準化和獨立的消息傳遞層，調整Dropout和聚合函數，顯著提高了模型的分類準確率。實驗結果表明，經過優化的GNN模型在處理圖結構數據具有強大的性能和應用潛力。
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的VAE模型其中的解碼器，來生成圖片。
[深度學習]訓練VAE模型用於生成圖片_訓練篇
輸入產生的隨機雜訊，輸入VAE的解碼器後，生成的圖片
透過這篇文章，我們將瞭解如何使用PyTorch實作圖神經網絡中的訊息傳遞機制，從定義消息傳遞的類別到實作消息傳遞過程。我們也探討了各種不同的消息傳遞機制，並通過對單次和多次傳遞過程的結果，可以看到節點特徵如何逐步傳遞與更新。
本文主要筆記使用pytorch建立graph的幾個概念與實作。在傳統的神經網路模型中，數據點之間往往是互相連接和影響的，使用GNN，我們不僅處理單獨的數據點或Xb，而是處理一個包含多個數據點和它們之間連結的特徵。GNN的優勢在於其能夠將這些連結關係納入模型中，將關係本身作為特徵進行學習。
牽涉到的工具:wsl2 + anaconda + jupyter-nootbook
在科技發展的浪潮中，生成式AI無疑是引領未來的關鍵力量。透過深度學習技術，AI系統能夠從大量資料中發掘規律，並創造出全新的內容，無論是文字、圖像、音頻還是視頻，都可以在AI的加持下重新定義。
torchaudio 是 PyTorch 的官方音訊處理庫，提供了許多用於音訊數據讀取、轉換和處理的工具和功能。它旨在簡化音訊數據的加載、預處理和後續處理過程，同時與 PyTorch 緊密整合， 包括我們常常用於資料科學處理的Tensor資料。
這個篇章主要在分享我們如何使用標準的I/O進行讀
本專欄將提供給您最新的市場資訊、產業研究、交易心法、精選公司介紹，以上內容並非個股分析，還請各位依據自身狀況作出交易決策。歡迎訂閱支持我，獲得相關內容，也祝您的投資之路順遂！
每年 $990 訂閱方案👉 https://reurl.cc/VNYVxZ
每月 $99 訂閱方案👉https://re
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Google Brain 開發了 Tensor2Tensor（T2T），讓深度學習開發變得更加容易，T2T 是 TensorFlow 的擴展，包含深度學習模型庫，其中包
Python資料視覺化在數據分析中扮演關鍵角色，透過視覺化捕捉數據模式、趨勢和異常，透過Matplotlib等工具創建專業圖表變相對簡單和高效。
本文介紹了人工智慧（AI）及機器學習（ML）的基本概念和關係，探討了數據在機器學習中的重要性，以及深度學習和生成式人工智慧的應用。
本篇文章介紹如何使用PyTorch構建和訓練圖神經網絡（GNN），並使用Cora資料集進行節點分類任務。通過模型架構的逐步優化，包括引入批量標準化和獨立的消息傳遞層，調整Dropout和聚合函數，顯著提高了模型的分類準確率。實驗結果表明，經過優化的GNN模型在處理圖結構數據具有強大的性能和應用潛力。
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的VAE模型其中的解碼器，來生成圖片。
[深度學習]訓練VAE模型用於生成圖片_訓練篇
輸入產生的隨機雜訊，輸入VAE的解碼器後，生成的圖片
透過這篇文章，我們將瞭解如何使用PyTorch實作圖神經網絡中的訊息傳遞機制，從定義消息傳遞的類別到實作消息傳遞過程。我們也探討了各種不同的消息傳遞機制，並通過對單次和多次傳遞過程的結果，可以看到節點特徵如何逐步傳遞與更新。
本文主要筆記使用pytorch建立graph的幾個概念與實作。在傳統的神經網路模型中，數據點之間往往是互相連接和影響的，使用GNN，我們不僅處理單獨的數據點或Xb，而是處理一個包含多個數據點和它們之間連結的特徵。GNN的優勢在於其能夠將這些連結關係納入模型中，將關係本身作為特徵進行學習。
牽涉到的工具:wsl2 + anaconda + jupyter-nootbook
在科技發展的浪潮中，生成式AI無疑是引領未來的關鍵力量。透過深度學習技術，AI系統能夠從大量資料中發掘規律，並創造出全新的內容，無論是文字、圖像、音頻還是視頻，都可以在AI的加持下重新定義。
torchaudio 是 PyTorch 的官方音訊處理庫，提供了許多用於音訊數據讀取、轉換和處理的工具和功能。它旨在簡化音訊數據的加載、預處理和後續處理過程，同時與 PyTorch 緊密整合， 包括我們常常用於資料科學處理的Tensor資料。
這個篇章主要在分享我們如何使用標準的I/O進行讀