PyTorch 1.4釋出支援Java和分散式訓練

PyTorch團隊釋出了最新的PyTorch 1.4，這個版本讓開發者可自定義行動裝置函式庫，僅加入需要的運算子（Operator），也加入新的實驗性功能，包括模型平行訓練以及支援Java語言綁定。

PyTorch Mobile在PyTorch 1.3版本開源之後，現在於PyTorch 1.4加入了更多對行動裝置的支援，可以精細地自定義建置腳本，這將讓開發者有能力最佳化函式庫的大小，只放進模型需要的運算子，明顯地降低占用裝置的容量，官方提到，自定義MobileNetV2的大小，約只有預建置PyTorch行動函式庫的40％到50％。

這個版本加入了兩個實驗性的功能，第一個是分散式模型平行訓練，官方提到，由於模型的規模不斷增加，甚至高達數十億個參數，因此模型的平行訓練對於研究人員來說越來越重要，PyTorch 1.4提供分散式RPC框架，以支援分散式模型平行訓練，除了能遠端執行函式，還可在不實際複製資料的情況下，參照遠端物件。

另外，PyTorch支援Python和C++兩種程式語言，這個版本額外增加Java支援，官方表示，新的Java綁定可讓開發者從任何Java程式呼叫TorchScript模型，不過，目前這個版本還僅支援Linux，也只能用來進行模型預測。

各領域函式庫也有許多升級，torchvision函式庫中所有模型都支援ONNX格式，同時所有模型也都支援torchscriptable，使其更易在非Python環境使用。而torchaudio函式庫則加入許多過濾器和互動式語音辨識功能，torchtext函式庫現在可存取enwik9非監督式學習資料集。