PyTorch FoundationFacebookは10月15日(現地時間)、機械学習フレームワーク「PyTorch 2.9」をリリースした。
「PyTorch」は、Python向けのテンソル操作やディープラーニング処理を集めたフレームワーク。NumPy、SciPy、Cythonなどを組み合わせることも可能。JITコンパイラを持ち、Torch Scriptを利用して既存のコードを利用できる。既存のPyTorchフレームワークとCaffe2のプロダクション機能を組み合わせることで、シームレスな機械学習の機能を提供する。
「PyTouch 2.9」では、拡張されたホイールバリアントをサポートしたことによって、AMD ROCmおよびIntel XPUのインストールサポートが向上したほか、Linux上のAMD ROCm およびIntel XPUプラットフォームにもホイール バリアントのサポートが提供されるようになった。また、マルチGPUカーネルのプログラミングを容易にする対称メモリ、Intel GPU向けのFlexAttentionサポート、ARMプラットフォームの改善など、いくつかの強化が加わっている。
「PyTouch 2.9」は、GitHubからダウンロードできる。
リリースアナウンス
「PyTorch」は、Python向けのテンソル操作やディープラーニング処理を集めたフレームワーク。NumPy、SciPy、Cythonなどを組み合わせることも可能。JITコンパイラを持ち、Torch Scriptを利用して既存のコードを利用できる。既存のPyTorchフレームワークとCaffe2のプロダクション機能を組み合わせることで、シームレスな機械学習の機能を提供する。
「PyTouch 2.9」では、拡張されたホイールバリアントをサポートしたことによって、AMD ROCmおよびIntel XPUのインストールサポートが向上したほか、Linux上のAMD ROCm およびIntel XPUプラットフォームにもホイール バリアントのサポートが提供されるようになった。また、マルチGPUカーネルのプログラミングを容易にする対称メモリ、Intel GPU向けのFlexAttentionサポート、ARMプラットフォームの改善など、いくつかの強化が加わっている。
「PyTouch 2.9」は、GitHubからダウンロードできる。
(川原 龍人/びぎねっと)
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