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新智元報道 來源：Pytorch 官網【新智元導讀】今天，PyTorch官方在GitHub發布0.4.0版本，最重要的改進是支持Windows系統。新版本完全改變了API，是本年度最重大的升級。TensorFlow依舊有王者榮耀，但PyTorch虎視眈眈。今天，PyTorch官方在GitHub發布0.4.0版本，最重要的改進是支持Windows系統。PyTorch是在2017年1月由Facebook推出的。它是經典機器學習庫Torch框架的一個端口，Torch二進制文件包裝于GPU加速的Python。除了GPU加速和內存使用的高效外，PyTorch受歡迎的主要因素是動態計算圖的使用。已經有其他一些不太知名的深度學習框架使用動態計算圖，例如Chainer。動態圖的優點在于，圖（graph）是由run定義（“define by run”），而不是傳統的“define and run”。特別是，在輸入可以變化的情況下，例如文本這樣的非結構化數據，這非常有用而且高效。圖：PyTorch動態計算圖 -以下為更新內容目錄：主要核心變更Tensor/Variable合并零維張量dtypes遷移指南新功能張量全面支持高級索引快速傅立葉變換神經網絡權衡內存計算bottleneck - 一個在你的代碼中識別hotspots的工具torch.distributions24個基本概率分布增加了cdf，方差，熵，困惑度（perplexity）等。分布式訓練易于使用的Launcher utilityNCCL2后端C ++擴展Windows支持ONNX改進RNN支持性能改進Bug修復主要核心變化以下是用戶每天使用的最重要的核心功能的更新。主要變化和潛在的重要更新：Tensors 和 Variables已經合并有些操作會返回0維（標量）Tensors棄用了 volatile flag改進：添加了 dtypes，devices和 Numpy 風格的 Tensor 創建函數支持編寫與device無關的代碼PyTorch團隊編寫了一個遷移指南，幫助用戶將代碼轉換為新的API和style。 如果您想要遷移以前版本的PyTorch中的代碼。

l本部分的內容（主要核心變更）包含在遷移指南中。合并 Tensor 和 Variable 類torch.autograd.Variable 和 torch.Tensor 現在是同一類。更確切地說，torch.Tensor 能夠跟蹤歷史并像舊的 Variable 一樣運行；Variable 的換行繼續像以前一樣工作，但返回的對象類型變成 torch.Tensor。這意味著你不再需要將代碼中的任何 Variable wrapper。Tensor 的 type( ) 已經改變還要注意 Tensor 的 type( ) 不再反映數據類型。使用isinstance（）或 x.type（）來代替：Windows支持PyTorch現在正式支持Windows！我們為Python 3.5和3.6提供預編譯的Conda二進制文件和pip wheels。Windows上的PyTorch不支持分布式訓練，可能比Linux / OSX慢一點，因為Visual Studio支持較早版本的OpenMP。與往常一樣，你可以使用http://pytorch.org上的命令在Windows上安裝PyTorch。