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Keynote - PyTorch: Framework for fast, dynamic deep learning and scientific computing

Formale Metadaten

Titel
Keynote - PyTorch: Framework for fast, dynamic deep learning and scientific computing
Serientitel
Anzahl der Teile
43
Autor
Mitwirkende
Lizenz
CC-Namensnennung 3.0 Unported:
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Identifikatoren
Herausgeber
Erscheinungsjahr2017
SpracheEnglisch
ProduktionsortErlangen, Germany

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet
Genre
Abstract
In this session, you shall be introduced to a new framework for scientific computing, mainly aimed at deep learning workloads. The framework consists of an ndarray library that natively supports GPU execution, an automatic differentiation engine that is flexible and fast, and an optimization package for gradient based optimization methods. We shall discuss practical workflows, our features on top of python multiprocessing for efficient parallel data loaders and finally we shall briefly look at our upcoming just-in-time Tensor compiler to fuse computations and execute them more efficiently.