专栏首页Flink实战应用指南[AI新知] PyTorch Hub发布内建18种预先训练模型工具

[AI新知] PyTorch Hub发布内建18种预先训练模型工具

导读

PyTorch Hub透过API和工作流程,提供开发者基本的模型,来重现机器学习相关的研究,脸书发布内建18种预先训练模型工具,方便重制AI研究

脸书发布,一个机器学习模型储存库PyTorch Hub服务,目前为测试版,透过简单的API和工作流程,提供开发者基本的模型,来重现机器学习相关的研究,PyTorch Hub包含多种预先训练的模型repository,这些模型是专为加速重现研究所设计,还支援Google的Colab和Papers With Code,且含有许多类型的模型,包含语音、自然语言处理、生成、视觉等类型的模型,其中有Google自然语言处理BERT模型、CNN热门模型AlexNet,以及Nvidia的语音生成模型WaveGlow等18种模型。

PyTorch团队指出,重现其他研究的实验是许多领域研究过程中不可或缺的一部分,当然与机器学习技术相关的研究更是如此,不过,许多机器学习技术相关的论文不是无法重现,就是难以重现,且研究论文的数量不断地在增加,使得重现研究变的越来越重要,即使有些论文会附上训练模型的程式码,但还是有许多步骤需要开发者自行研究,PyTorch的目标就是要为研究打造高品质、简单可重现的模型,协助开发者重现AI研究,促进新研究的发展。

本文分享自微信公众号 - Flink实战应用指南(FlinkChina),作者:阿泽

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原始发表时间:2019-07-10

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