Microsoft ქმნის PyTorch- ს უფრო მეგობრულ და აუმჯობესებს WSL- ს

ფეისბუქი გამოაცხადა რომ მაიკროსოფტმა მიიღო საკუთრება საკუთრებაში არსებული კომპანია PyTorch ვინდოუსისთვის აშენება.

მათთვის, ვინც არ იცის, PyTorch არის მანქანათმშენებლობის ბიბლიოთეკა Python პროგრამირების ენა, უფრო ხელმისაწვდომი, ვიდრე სხვა ღრმა სასწავლო ინსტრუმენტები.

Microsoft- ის ეს ნაბიჯი მიზნად ისახავს გააუმჯობესოს ბიბლიოთეკის საქმიანობა ვინდოუსი 10 კომპიუტერები და Windows ქვესისტემა Linux- ისთვის (WSL) სასურველი ინსტრუმენტია დეველოპერებისთვის Linux– ის განაწილების გასაშვებად.

რისთვის გამოიყენება PyTorch?

PyTorch, Facebook– მა გამოაქვეყნა 2017 წლის იანვარში და მას საფუძვლად დაედო Torch, სამეცნიერო გამოთვლითი ჩარჩო და დამწერლობის ენა.

ეს ინსტრუმენტი ეხმარება დეველოპერებს გამოიყენონ მანქანური სწავლების Python პაკეტები და მხარს უჭერს GPU- ს დაჩქარებულ გამოთვლებს მონაცემთა ამოცანებისთვის.

ექსპერტთა მიერ PyTorch განიხილება როგორც GitHub– ის ერთ – ერთი ყველაზე სწრაფად მზარდი პროექტი, აქედან გამომდინარე, Microsoft– ის დიდი ინტერესია.

რაც შეეხება Facebook- ს, მათ PyTorch გამოიყენეს ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტში თარგმნეთ ეს თარგმანი Facebook- ზე 48 ენაზე.

თანახმად განცხადება, Windows- ის მხარდაჭერა PyTorch ჩამორჩა სხვა პლატფორმებს.

ტესტის გაშუქების არარსებობამ მოულოდნელად წამოიწყო პრობლემები. ზოგიერთი ძირითადი სახელმძღვანელო, რომელიც ახალი მომხმარებლებისთვის PyTorch– ის შესწავლასა და მიღებას ითვალისწინებს, ვერ შესრულდება.

ინსტალაციის გამოცდილება არც ისე მარტივი იყო, Windows– ზე PyTorch– ის ოფიციალური PyPI მხარდაჭერის არარსებობით.

დაბოლოს, PyTorch- ის ზოგიერთი ფუნქცია უბრალოდ არ იყო ხელმისაწვდომი Windows პლატფორმაზე, როგორიცაა TorchAudio დომენის ბიბლიოთეკა და განაწილებული ტრენინგის მხარდაჭერა.

PyTorch გაუმჯობესდება WSL და Nvidia's CUDA პლატფორმაზე

როგორც ზემოთ აღვნიშნეთ, PyTorch– ის Microsoft– ში გადატანა ასევე ხელს შეუწყობს WSL– ის გაუმჯობესებას Windows 10 – ზე, რომელსაც აქვს GPU– ს დაჩქარებული მანქანური სწავლების (ML) ტრენინგის წინასწარი გადახედვის მხარდაჭერა.

ეს ხსნის შესაძლებლობას დეველოპერებისა და მონაცემების მეცნიერებისათვის Nvidia– ს CUDA პლატფორმა ტრენინგის დასაჩქარებლად.

თქვენ ხართ დეველოპერი? როგორ გრძნობთ ამ ნაბიჯს? გვითხარით ყველაფერი ამის შესახებ ქვემოთ მოცემულ კომენტარებში.