Facebook将推出PyTorch 1.0，整合Caffe2 + PyTorch

大数据文摘作品

编译：龙牧雪

昨天，扎克伯格刚刚在Facebook F8大会重提责任和乐观，今天会议发布的焦点是AI技术进步。

重中之重，宣布PyTorch 1.0的诞生。

PyTorch 1.0合并了基于Python的PyTorch与Caffe2，允许开发人员从研究转向生产，而无需处理迁移。

一个月前，深度学习框架Caffe2的作者贾扬清在知乎上回答了为什么要整合Caffe2和PyTorch，还预告了进一步计划。现在这步动作清晰了，据贾扬清总结就是，Caffe2 + PyTorch = PyTorch 1.0。

在Facebook，人工智能工作分为两个团队，Facebook AI Research小组（FAIR）和该公司的Applied Machine Learning团队（AML）。两者区别是，人工智能研究部门可以使用看似无限的计算资源，而产品条线则希望实现更适合消费者的轻量级机器学习模型。过去，FAIR主要使用更适合研究的PyTorch，而AML主要使用资源效率更高的Caffe2框架。

在研究和生产的不同阶段，在这些框架之间迁移，一直是个有点头痛的问题。PyTorch 1.0融合了这两种面向研究和生产的框架，具有即时和图形执行模式，继续以研究为中心，同时为生产做了一些优化。

现在，开发者只需要使用PyTorch 1.0，并且可以在一个框架中无缝衔接研究和生产，而不需要一个单独的训练/研究框架和生产框架。

Facebook去年与微软合作创建了ONNX，旨在使框架之间的迁移更加简单。他们现在已经将ONNX整合到PyTorch 1.0中，以便模型可以与其他框架进行互操作，开发人员可以“混搭”。

接下来的几个月，Facebook还将统一PyTorch 0.4和Caffe2代码库，以创建一个统一的框架，支持多种功能，通过分析、移动部署、广泛的供应商集成等支持高效的图形模式执行。

PyTorch 1.0 beta版将于今年晚些时候发布。微软已经计划在Azure中支持该框架，亚马逊AWS也将支持PyTorch 1.0。

贾扬清在Facebook官方声明中写道：

这只是个开始。我们希望创建和分享更好的AI编程模型、接口和自动优化。AI是Facebook的基础技术，使现有产品更好，并创造全新的体验。通过开放论文、代码和模型，我们可以与所有人工智能研究人员和从业人员合作，以更快地推进现有技术水平并以新方式应用这些技术。

相关报道：

https://techcrunch.com/2018/05/02/facebook-announces-pytorch-1-0-a-more-unified-ai-framework/

https://code.facebook.com/posts/172423326753505/announcing-pytorch-1-0-for-both-research-and-production/