Microsoft sprawia, że ​​PyTorch jest bardziej przyjazny dla programistów, ulepsza WSL

Facebook ogłosił, że Microsoft przejął odpowiedzialność za rozwój i utrzymanie kompilacji PyTorch dla Windows.

Dla nieświadomych PyTorch to biblioteka uczenia maszynowego dla języka programowania Python, bardziej dostępna niż inne narzędzia do głębokiego uczenia.

Ten ruch jest próbą firmy Microsoft w celu poprawy wydajności biblioteki na komputerach z systemem Windows 10, a podsystem Windows dla systemu Linux (WSL) jest preferowanym narzędziem dla programistów do uruchamiania dystrybucji Linuksa.

W jakim celu stosuje się PyTorch?

PyTorch, został wydany przez Facebooka w styczniu 2017 roku i był oparty na Torch, naukowej platformie obliczeniowej i języku skryptowym.

Narzędzie pomaga programistom w korzystaniu z pakietów Pythona do uczenia maszynowego i obsługuje obliczenia z akceleracją GPU dla zadań związanych z danymi.

PyTorch jest postrzegany przez ekspertów jako jeden z najszybciej rozwijających się projektów na GitHub, stąd duże zainteresowanie ze strony Microsoft.

Jeśli chodzi o Facebook, użyli PyTorch w narzędziu sztucznej inteligencji Translate, które obsługuje tłumaczenie na 48 języków na Facebooku. 

Zgodnie z zapowiedzią, obsługa PyTorch przez Windows pozostaje w tyle za innymi platformami.

Brak pokrycia testowego powodował, że od czasu do czasu pojawiały się nieoczekiwane problemy. Niektóre z podstawowych samouczków, przeznaczonych dla nowych użytkowników do nauki i adaptacji PyTorch, nie działały.

Instalacja również nie była tak płynna, z powodu braku oficjalnej obsługi PyPI dla PyTorch w systemie Windows.

Wreszcie, niektóre funkcje PyTorch po prostu nie były dostępne na platformie Windows, takie jak biblioteka domen TorchAudio i wsparcie dla rozproszonych szkoleń.

PyTorch poprawi się na platformie CUDA WSL i Nvidii

Jak wspomnieliśmy powyżej, przeniesienie PyTorch do Microsoft pomoże również ulepszyć WSL w systemie Windows 10, który obsługuje wersję zapoznawczą szkolenia maszynowego z akceleracją GPU (ML).

A to otwiera drzwi dla programistów i naukowców zajmujących się danymi do wykorzystania platformy CUDA firmy Nvidia w celu przyspieszenia szkolenia.

Czy jesteś programistą? Co myślisz o tym ruchu? Opowiedz nam o tym w sekcji Komentarze poniżej.

• Narzędzia i wskazówki dotyczące programowania