脸书更新PyTorch，新版本支援评估和检查模型的可视化工具

脸书在2019年度F8大会上宣布更新自家的开源深度学习框架PyTorch，1.1版新增了生产规模的开发工具，PyTorch在2017年首次发布，去年12月发布1.0版，这次的新版本则是新增支援评估和检查模型的可视化工具TensorBoard、改善即时（JIT）编译器、支援布林张量（Boolean tensors）和客制化的回归神经网络，以及改善常见模型的效能表现，像是卷积式神经网络。

新版PyTorch针对TensorBoard的视觉化和模型除错提供原生支援，TensorBoard为评估和检查模型的可视化工具，针对即时编译器的部分，脸书则是修复了错误和在TorchScript中扩展功能，像是支援dictionaries、user classes和attributes。

脸书也表示，现在正在用PyTorch 1.0版框架，来大规模地建置和部署机器翻译、自然语言处理服务，这些系统每天提供像是在Messenger中的即时翻译应用，将近60亿次翻译服务，且许多企业也透过PyTorch来加速新AI系统的开发和部署，像是Airbnb、ATOM、Genentech、微软、Toyota研究院，而在大学教育方面，包含史丹佛大学的自然语言处理、加州大学柏克莱分校的电脑视觉和加州理工学院的机器人课程，都是透过PyTorch框架来教学。