PyTorch 2.6: Что нового?
Встречайте свежий релиз PyTorch 2.6! 🚀 Эта версия приносит множество улучшений, которые делают работу с фреймворком ещё удобнее и эффективнее. Давайте разберём основные нововведения!
🌟 Основные улучшения:
Поддержка Python 3.13 для torch.compile
Теперь вы можете использовать torch.compile с Python 3.13, что открывает новые возможности для оптимизации вашего кода. Это особенно полезно для работы с большими моделями и сложными вычислениями.
Улучшения AOTInductor
AOTInductor (Ahead-of-Time компилятор) получил несколько значительных обновлений. Эти изменения позволяют ещё больше ускорить выполнение моделей на CPU и GPU 💻.
Поддержка FP16 на X86 CPU
В PyTorch 2.6 добавлена поддержка FP16 (полуточности) для процессоров с архитектурой X86. Это означает, что теперь можно добиться более высокой производительности даже на CPU! ⚡️
Расширение возможностей torch.fx
Библиотека torch.fx получила обновления, которые позволяют более гибко работать с графами вычислений. Если вы вносите изменения в граф, не забудьте вызвать метод recompile() для обновления кода 🔄
Новые возможности для работы с моделями
Обновлены инструменты для загрузки и сохранения моделей через torch.load(). Теперь работа с тензорами стала ещё удобнее благодаря улучшенной обработке хранилищ данных 📂
🔗 Подробнее: PyTorch Blog (https://pytorch.org/blog/pytorch2-6/)
Искусственный интеллект
5.1K постов11.5K подписчиков
Правила сообщества
ВНИМАНИЕ! В сообществе запрещена публикация генеративного контента без детального описания промтов и процесса получения публикуемого результата.
Разрешено:
- Делиться вопросами, мыслями, гипотезами, юмором на эту тему.
- Делиться статьями, понятными большинству аудитории Пикабу.
- Делиться опытом создания моделей машинного обучения.
- Рассказывать, как работает та или иная фиговина в анализе данных.
- Век жить, век учиться.
Запрещено:
I) Невостребованный контент
I.1) Создавать контент, сложный для понимания. Такие посты уйдут в минуса лишь потому, что большинству неинтересно пробрасывать градиенты в каждом тензоре реккурентной сетки с AdaGrad оптимизатором.
I.2) Создавать контент на "олбанском языке" / нарочно игнорируя правила РЯ даже в шутку. Это ведет к нечитаемости контента.
I.3) Добавлять посты, которые содержат лишь генеративный контент или нейросетевой Арт без какой-то дополнительной полезной или интересной информации по теме, без промтов или описания методик создания и т.д.
II) Нетематический контент
II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием.
II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики. Например, "Земля плоская" или "Любое действительное число представимо в виде дроби двух целых".
II.3) Создавать контент, входящий в противоречие с правилами Пикабу.
III) Непотребный контент
III.1) Эротика, порнография (даже с NSFW).
III.2) Жесть.
За нарушение I - предупреждение
За нарушение II - предупреждение и перемещение поста в общую ленту
За нарушение III - бан