PyTorch Projectは1月21日(現地時間)、深層学習フレームワーク「PyTorch 2.10」をリリースした。
「PyTorch」は、Python向けのオープンソース機械学習ライブラリ。深層学習(ディープラーニング)モデルの開発を効率的に行うためのフレームワークであり、研究用途から商用システムまで幅広く利用されている。
「PyTorch 2.10」では、2.x系列で継続的に強化されてきたコンパイラスタックを中心に、インラインアセンブリを含む低レベル最適化を支えるtorch.compileの改善、TorchInductorにおけるカーネル融合の最適化、可変長シーケンスを扱うためのvarlen_attn()オペレーションの追加、数値計算の問題の追跡を支援するDebugModeの導入、musl libcターゲット環境における安定性向上、固有値分解処理の効率化、決定性モードの挙動改善など、複数の機能強化が施されている。
「PyTorch 2.10」は、GitHubおよびPyPIなどから入手できる。
Blogによる記事
アナウンス
「PyTorch」は、Python向けのオープンソース機械学習ライブラリ。深層学習(ディープラーニング)モデルの開発を効率的に行うためのフレームワークであり、研究用途から商用システムまで幅広く利用されている。
「PyTorch 2.10」では、2.x系列で継続的に強化されてきたコンパイラスタックを中心に、インラインアセンブリを含む低レベル最適化を支えるtorch.compileの改善、TorchInductorにおけるカーネル融合の最適化、可変長シーケンスを扱うためのvarlen_attn()オペレーションの追加、数値計算の問題の追跡を支援するDebugModeの導入、musl libcターゲット環境における安定性向上、固有値分解処理の効率化、決定性モードの挙動改善など、複数の機能強化が施されている。
「PyTorch 2.10」は、GitHubおよびPyPIなどから入手できる。
(川原 龍人/びぎねっと)
[関連リンク]Blogによる記事
アナウンス
この記事の筆者
筆者の人気記事
Think ITでは、技術情報が詰まったメールマガジン「Think IT Weekly」の配信サービスを提供しています。メルマガ会員登録を済ませれば、メルマガだけでなく、さまざまな限定特典を入手できるようになります。
