Caffe2 公布与 PyTorch 合并细节:只为提高开发效率

Caffe2 近日在其博客上公布了与 PyTorch 合并的各项细节,文中表示 Caffe2 的开发重点是性能和跨平台部署,而 PyTorch 则专注于快速原型设计和研究的灵活性。二者的组件在过去一年大量被共享,双方也意识到将各自的优势特性整合到一个包中,并实现从快速原型到快速执行的平稳过渡是有意义的,也能通过更轻松地使用共享工具提高开发效率。

Caffe2 和 PyTorch 的代码已于 4 月开始合并,在接下来的几个月里,还将继续深入整合框架的各个组件,并将它们作为一个整体进行有效整合。最终将 PyTorch 前端的灵活用户体验与 Caffe2 后端的扩展、部署和嵌入功能相结合。

合并细节主要包括:

  • 在下个版本中,Caffe2 和 PyTorch 的 python 包(pip 和 conda)将进行整合并被合并到一个包中。
  • Caffe2 的图形构建 API(brewcore.Net)将继续工作,并且现有的序列化模型 NetDefs 会提供向后兼容性。
  • Caffe2 和 PyTorch 的操作符实现将逐渐合并,从而扩展二者的功能。
  • 后续统一将 ONNX 作为常用的模型文件格式。
  • Caffe2 高可扩的执行引擎大部分将保持完好。
  • Caffe2 现有的 predictor 支持将成为在数据中心和移动设备上加速部署的主要手段。
  • 后续将通过统一的 PyTorch 1.0 软件包的原型环境直接提供 Caffe2 的各种设备支持和运行时集成。
  • PyTorch 1.0 将是 Caffe2 和 PyTorch 合并后推出的首个整合版本,计划会在今年夏天发布。
  • 发表于:
  • 原文链接https://www.oschina.net/news/95810/caffe2-and-pytorch

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