Python用機械学習ライブラリ「PyTorch 1.8」がリリース、科学計算用フロントエンドAPIの追加など変更多数

「PyTorch 1.8」は、3000超のコミットで構成され、コンパイル、コード最適化、科学計算用フロントエンドAPI、AMD ROCmサポートといった機能追加・改善が行われたほか、パイプラインとモデルの並列処理および勾配圧縮の大規模なトレーニングのための機能改善などが行われている。 具体的には、NumPyのnp.fftモジュールと同等の機能を備え、ハードウェアアクセラレーションと自動グラデーションをサポートしたtorch.fftや、コレスキー分解、行列式、固有値といった一般的な線形代数演算をNumPyスタイルでサポートするtorch.linalg（ベータ版）、FXを使用したPythonコード変換のサポート（ベータ版）が追加されたほか、パイプラインの並列処理（ベータ版）、DDP通信フック（ベータ版）、分散トレーニング用プロトタイプ機能が追加された。 ほかにも、PyTorch Mobileに

[knok]

CUDAがだいたい全部のnvidiaのカードで動くのに対しROCmはAMDの全部のカードを網羅できないという問題に注意