近日,F(xiàn)acebook PyTorch 團隊推出了全新 API PyTorch Hub,提供模型的基本構建模塊,用于提高機器學習研究的模型復現(xiàn)性。PyTorch Hub 包含一個經(jīng)過預訓練的模型庫,內(nèi)置對Colab的支持,而且能夠與Papers With Code集成。另外重要的一點是,它的整個工作流程大大簡化。
簡化到什么程度呢?Facebook 首席 AI 科學家Yann LeCun 兼圖靈獎圖靈獎得主Yann LeCun發(fā)表 Twitter強烈推薦,使用PyTorch Hub,無論是ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN 還是 MobileNet 等經(jīng)典模型,只需輸入一行代碼,就能實現(xiàn)一鍵調(diào)用。
Twitter 一發(fā),立刻引來眾多網(wǎng)友評論點贊,并有網(wǎng)友表示希望看到PyTorch Hub 與TensorFlow Hub的區(qū)別。
這個模型聚合中心到底如何呢?我們來一探究竟。
模型復現(xiàn)是許多領域的基本要求,尤其是在與機器學習相關的鄰域中。然而,許多機器學習相關的出版物,要么不可復現(xiàn),要么難以復現(xiàn)。隨著出版物數(shù)量的不斷增長(包括在 arXiv 上發(fā)表的成數(shù)萬篇論文,以及會議提交的大量論文),模型復現(xiàn)比以往任何時候都更加重要。雖然這些出版物大多數(shù)都包含代碼和訓練好的模型,但如果用戶想復現(xiàn)這些模型,還需要做大量的額外的工作。
今天,我們很榮幸地宣布推出 PyTorch Hub,它是一個非常簡單的API,并且具有極其簡單的工作流程。它提供模型的基本構建模塊,用于提高機器學習研究的模型復現(xiàn)性。PyTorch Hub 包含一個經(jīng)過預訓練的模型庫,專門用于促進研究的可重復性和快速開展新的研究。PyTorch Hub 內(nèi)置了對 Colab的 支持,并且能夠與 Papers With Code 集成。目前 PyTorch Hub 已包含一系列廣泛的模型,包括分類器和分割器、生成器、變換器等。
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原文標題:PyTorch Hub發(fā)布獲Yann LeCun強推!一行代碼調(diào)用經(jīng)典模型
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