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Facebook anunció que Microsoft se ha hecho cargo del desarrollo y mantenimiento de la compilación de PyTorch para Windows..
Para aquellos que no lo saben, PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático para el lenguaje de programación Python, más accesible que otras herramientas de aprendizaje profundo..
La medida es un esfuerzo de Microsoft para mejorar el rendimiento de la biblioteca en computadoras con Windows 10 y el Subsistema de Windows para Linux (WSL), una herramienta preferida por los desarrolladores para ejecutar distribuciones de Linux..
Para que se usa PyTorch?
PyTorch, fue lanzado por Facebook en enero de 2017 y se basó en Torch, un marco de trabajo de computación científica y lenguaje de escritura..
La herramienta ayuda a los desarrolladores a utilizar paquetes de Python de aprendizaje automático y admite cálculos acelerados por GPU para tareas de datos..
PyTorch es visto por los expertos como uno de los proyectos de más rápido crecimiento en GitHub, de ahí el gran interés de Microsoft.
En cuanto a Facebook, utilizaron PyTorch en la herramienta de inteligencia artificial Translate que impulsa la traducción para 48 idiomas en Facebook.
Según el anuncio, el soporte de Windows para PyTorch se ha quedado rezagado con respecto a otras plataformas..
La falta de cobertura de prueba resultó en problemas inesperados que aparecían de vez en cuando. Algunos de los tutoriales principales, destinados a que los nuevos usuarios aprendan y adopten PyTorch, no se ejecutarían.
La experiencia de instalación tampoco fue tan fluida, con la falta de soporte oficial de PyPI para PyTorch en Windows.
Por último, algunas de las funciones de PyTorch simplemente no estaban disponibles en la plataforma Windows, como la biblioteca de dominio TorchAudio y el soporte de capacitación distribuido..
PyTorch mejorará en WSL y la plataforma CUDA de Nvidia
Como mencionamos anteriormente, mover PyTorch a Microsoft también ayudará a mejorar WSL en Windows 10, que tiene soporte de vista previa para el entrenamiento de aprendizaje automático (ML) acelerado por GPU..
Y eso abre la puerta para que los desarrolladores y científicos de datos utilicen la plataforma CUDA de Nvidia para acelerar la capacitación..
¿Eres desarrollador? ¿Cómo te sientes con este movimiento? Cuéntanos todo en la sección de comentarios a continuación..
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