- موقع التواصل الاجتماعي الفيسبوكأعلن الذي - التي مايكروسوفت قد أخذ ملكية تطوير وصيانة PyTorch بناء ل شبابيك.
- لأولئك غير المدركين ، PyTorch هي مكتبة للتعلم الآلي لـ لغة برمجة بايثون، يمكن الوصول إليها أكثر من أدوات التعلم العميق الأخرى.
- إذا كنت تريد معرفة المزيد حول أدوات المطور ، فتوجه إلى موقعنا قسم أدوات المطور للعديد من المقالات الشيقة.
- هل أنت مهتم بنهج أكثر شمولاً؟ زرنا مركز البرامج والتعرف على أحدث الأدوات.
موقع التواصل الاجتماعي الفيسبوك أعلن أن Microsoft قد حصلت على ملكية تطوير وصيانة PyTorch بناء لنظام التشغيل Windows.
لأولئك غير المدركين ، PyTorch هي مكتبة للتعلم الآلي لـ لغة برمجة بايثون، يمكن الوصول إليها أكثر من أدوات التعلم العميق الأخرى.
هذه الخطوة هي محاولة من قبل مايكروسوفت ل تحسين أداء المكتبة على نظام التشغيل Windows 10 أجهزة الكمبيوتر و نظام Windows الفرعي لنظام التشغيل Linux (WSL) أداة مفضلة للمطورين لتشغيل توزيعات Linux.
ما هو استخدام PyTorch؟
تم إصدار PyTorch بواسطة Facebook في يناير 2017 ، وكان يعتمد على Torch وإطار عمل الحوسبة العلمية ولغة البرنامج النصي.
تساعد الأداة المطورين على استخدام حزم Python للتعلم الآلي وتدعم العمليات الحسابية المسرعة بواسطة GPU لمهام البيانات.
ينظر الخبراء إلى PyTorch كواحد من أسرع المشاريع نموًا على GitHub ، ومن ثم الاهتمام الوثيق من Microsoft.
أما بالنسبة إلى Facebook ، فقد استخدموا PyTorch في أداة الذكاء الاصطناعي ترجمة تدعم الترجمة لـ 48 لغة على Facebook.
وفقا ل إعلان، دعم Windows ل تخلفت PyTorch عن الأنظمة الأساسية الأخرى.
أدى عدم تغطية الاختبار إلى ظهور مشكلات غير متوقعة بين الحين والآخر. قد تفشل بعض البرامج التعليمية الأساسية ، المخصصة للمستخدمين الجدد لتعلم واعتماد PyTorch.
لم تكن تجربة التثبيت سلسة أيضًا ، مع عدم وجود دعم PyPI الرسمي لـ PyTorch على Windows.
أخيرًا ، لم تكن بعض وظائف PyTorch متاحة ببساطة على نظام Windows الأساسي ، مثل مكتبة مجال TorchAudio ودعم التدريب الموزع.
ستعمل PyTorch على تحسين منصة CUDA الخاصة بـ WSL و Nvidia
كما ذكرنا أعلاه ، فإن نقل PyTorch إلى Microsoft سيساعد أيضًا في تحسين WSL على نظام التشغيل Windows 10 ، والذي يحتوي على دعم معاينة لتدريب التعلم الآلي (ML) المعجل بواسطة GPU.
وهذا يفتح الباب للمطورين وعلماء البيانات لاستخدامها منصة CUDA من Nvidia لتسريع التدريب.
هل أنت مطور؟ ما هو شعورك حيال هذه الخطوة؟ أخبرنا كل شيء عنها في قسم التعليقات أدناه.
