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Facebook的AI團隊今天為使用機器學習工具的開發(fā)人員推出了一系列升級,包括位于Py Torch頂部的機器學習實驗管理平臺Ax。
Py Torch1.1也在今天發(fā)布,本機Tensor Board支持機器學習可視化,提高了JIT編譯器的性能速度。 Py Torch1.0去年秋天首次亮相。
Ax的目的是運行實驗來調(diào)整學習率和輟學等因素,看看哪種方法產(chǎn)生的AI模型的準確率最高。
Py Torch的創(chuàng)建者Soumith Chintala在接受Venture Beat的電話采訪時說:“當你調(diào)整或訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,你不會訓練一個單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例。 “有很多方法可以這樣做,比如隨機啟動所有實驗,將旋鈕放在所有設(shè)置中,所以我們實際上是一個名為Ax的平臺,它管理實驗,并在飛行中實際學習貝葉斯模型。”
Ax與Botorch一起工作,一個貝葉斯優(yōu)化包今天也發(fā)布了,它增強了Ax優(yōu)化模型參數(shù)和調(diào)優(yōu)的能力。
Py Torch1.1、Ax和Botorch的發(fā)布在Facebook在加州圣何塞舉行的F8開發(fā)者年會上宣布。 周二,F(xiàn)acebook宣布推出新的Facebook應(yīng)用程序重新設(shè)計,OculusQuest的首次亮相,以及今年秋季推出的應(yīng)用程序視頻呼吁門戶智能顯示。
Ax和Botorch在本月早些時候發(fā)布了Py Torch大圖,這是一個建立在Py Torch之上的分布式系統(tǒng),用于學習邊緣GPU機器上的大規(guī)模圖形嵌入,以及Google的Jupyter實驗室筆記本服務(wù),該服務(wù)集成了Big Query。
最近增加的其他工具包括Py Torch幾何和大GAN-Py Torch。
在其他與AI中使用表格數(shù)據(jù)集有關(guān)的開發(fā)中,上個月在CloudNext會議上,GoogleCloud引入了AutoML表和BigQueueML。
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