近日,开源软件爱好者、音频编辑软件Steinberg SpectraLayers的创建者Robin Lobel发布了一个免费、开源的PyTorch IDE,名为TorchStudio。TorchStudio现在支持Windows 10、macOS 10.14、Ubuntu 20.04及其更高版本。一开始不会使用的小伙伴也不用担心,TorchStudio提供了示例教程,新手可以根据教程进行学习,值得一提的是,TorchStudio官网还贴心的提供了视频教程,用户不必担心自己不会用。TorchStudio地址:https://torchstudio.ai/getstarted/这个IDE有啥特点呢?根据官网显示,它的特征可总结为:数千个数据集、上千种模型,进行可视化,灵活可扩展。数据集:浏览和加载来自 TorchVision、TorchAudio 或 Hugging Face Hub 的数千个数据集(即将推出),包括CIFAR10、CIFAR100、Caltech101、CelebA等。模型:浏览和训练来自 TorchVision、TorchAudio、PyTorch Hub (即将推出)或 Hugging Face Hub (即将推出)的数千个模型,包括大家熟悉的AlexNet、DenseNet、GoogLeNet等。用户还可以在本地或远程存储数据集和训练模型。此外TorchStudio 还与 AWS、Azure、Google Cloud 等兼容。Display datasets samples on demand, no matter the number of inputs/outputs and the tensor formats.在可视化方面,无论用户输入/输出的数量和张量格式如何,都可以按需显示数据集样本:TorchStudio还能生成有关整个数据集的统计报告:对模型进行可视化,以揭示内部节点如何连接以及节点之间的张量大小如何变化:用户还能设置网络参数和超参数,实时监控损失和度量曲线并输出预测:此外,TorchStudio还能对训练模型进行比较,帮助用户快速确定最佳模型:使用TorchStudio,用户还能自行编辑或添加模块,每个组件都是可定制的,包括:数据集、模型、分析器、渲染器、损失、度量、优化器等:面对如此优秀的IDE,网友也不禁感叹:「非常漂亮的作品! 除了 PyCharm 之外,我不会使用其他 IDE,但我会试一试这个TorchStudio!」使用PyTorch做研究的小伙伴,可以上手试试。
相关资讯
和TensorFlow一样,英伟达CUDA的垄断格局将被打破?
CUDA 闭源库将和 TensorFlow 一样逐渐式微。
不到1000行代码,PyTorch团队让Llama 7B提速10倍
PyTorch 团队亲自教你如何加速大模型推理。在过去的一年里,生成式 AI 发展迅猛,在这当中,文本生成一直是一个特别受欢迎的领域,很多开源项目如 llama.cpp、vLLM 、 MLC-LLM 等,为了取得更好的效果,都在进行不停的优化。作为机器学习社区中最受欢迎框架之一的 PyTorch,自然也是抓住了这一新的机遇,不断优化。为此让大家更好的了解这些创新,PyTorch 团队专门设置了系列博客,重点介绍如何使用纯原生 PyTorch 加速生成式 AI 模型。代码地址:,PyTorch 团队展示了仅使用纯原生
PyTorch 团队首发技术路线图,近百页文档披露 2024 下半年发展方向
最近,PyTorch 团队首次公布了开发路线图,由内部技术文档直接修改而来,披露了这个经典开源库下一步的发展方向。如果你在 AI 领域用 Python 开发,想必 PyTorch 一定是你的老朋友之一。2017 年,Meta AI 发布了这个机器学习和深度学习领域的开源库,如今已经走到了第 7 个年头。根据 Assembly AI 2021 年的统计数据,HuggingFace 上最受欢迎的 top 30 模型都能在 PyTorch 上运行,有 92% 的模型是 PyTorch 专有的,这个占比让包括 Tensor