Thanks for visiting The Cell Phone Junkie! I will be taking the time each week to discuss my favorite topic, cell phones. Any feedback is appreciated and welcome. You can email me at: questions (AT) thecellphonejunkie (DOT) com or call: 206-203-3734 Thanks and welcome!
…
continue reading
เนื้อหาจัดทำโดย PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !
Anatomy of a domain library
MP3•หน้าโฮมของตอน
Manage episode 295783831 series 2921809
เนื้อหาจัดทำโดย PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
What's a domain library? Why do they exist? What do they do for you? What should you know about developing in PyTorch main library versus in a domain library? How coupled are they with PyTorch as a whole? What's cool about working on domain libraries?
Further reading.
- The classic trio of domain libraries is https://pytorch.org/audio/stable/index.html https://pytorch.org/text/stable/index.html and https://pytorch.org/vision/stable/index.html
Line notes.
- why do domain libraries exist? lots of domains specific gadgets,
inappropriate for PyTorch - what does a domain library do
- operator implementations (old days: pure python, not anymore)
- with autograd support and cuda acceleration
- esp encoding/decoding, e.g., for domain file formats
- torchbind for custom objects
- takes care of getting the dependencies for you
- esp transformations, e.g., for data augmentation
- models, esp pretrained weights
- datasets
- reference scripts
- full wheel/conda packaging like pytorch
- mobile compatibility
- operator implementations (old days: pure python, not anymore)
- separate repos: external contributors with direct access
- manual sync to fbcode; a lot easier to land code! less
motion so lower risk
- manual sync to fbcode; a lot easier to land code! less
- coupling with pytorch? CI typically runs on nightlies
- pytorch itself tests against torchvision, canary against
extensibility mechanisms - mostly not using internal tools (e.g., TensorIterator),
too unstable (this would be good to fix)
- pytorch itself tests against torchvision, canary against
- closer to research side of pytorch; francesco also part of papers
83 ตอน
MP3•หน้าโฮมของตอน
Manage episode 295783831 series 2921809
เนื้อหาจัดทำโดย PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
What's a domain library? Why do they exist? What do they do for you? What should you know about developing in PyTorch main library versus in a domain library? How coupled are they with PyTorch as a whole? What's cool about working on domain libraries?
Further reading.
- The classic trio of domain libraries is https://pytorch.org/audio/stable/index.html https://pytorch.org/text/stable/index.html and https://pytorch.org/vision/stable/index.html
Line notes.
- why do domain libraries exist? lots of domains specific gadgets,
inappropriate for PyTorch - what does a domain library do
- operator implementations (old days: pure python, not anymore)
- with autograd support and cuda acceleration
- esp encoding/decoding, e.g., for domain file formats
- torchbind for custom objects
- takes care of getting the dependencies for you
- esp transformations, e.g., for data augmentation
- models, esp pretrained weights
- datasets
- reference scripts
- full wheel/conda packaging like pytorch
- mobile compatibility
- operator implementations (old days: pure python, not anymore)
- separate repos: external contributors with direct access
- manual sync to fbcode; a lot easier to land code! less
motion so lower risk
- manual sync to fbcode; a lot easier to land code! less
- coupling with pytorch? CI typically runs on nightlies
- pytorch itself tests against torchvision, canary against
extensibility mechanisms - mostly not using internal tools (e.g., TensorIterator),
too unstable (this would be good to fix)
- pytorch itself tests against torchvision, canary against
- closer to research side of pytorch; francesco also part of papers
83 ตอน
ทุกตอน
×ขอต้อนรับสู่ Player FM!
Player FM กำลังหาเว็บ