继 ChatGPT 后，OpenAI 又发布了爆炸级产品——Sora 文生视频模型，当其他模型还在努力突破几秒内的连贯性问题时，Sora 已经将视频时长拉到了 60s。不过，目前 Sora 模型仅对小部分研究人员和创意人士开放访问权限。

本篇文章译自英文文档 Compile PyTorch Models。作者是 Alex Wong。更多 TVM 中文文档可访问 →TVM 中文站。本文介绍了如何用 Relay 部署 PyTorch 模型。首先应安装 PyTorch。此外，还应安装 TorchVision，并将其作为模型合集 (model zoo)。可通过 pip 快速安装： {代码...} 或参考官网：[链接]PyTorch 版本应该和 TorchV...

利用交叉编译和 RPC，可以实现程序在本地机器编译，在远程设备运行。这个特性在远程设备资源有限时（如在树莓派和移动平台上）尤其有用。本教程将把树莓派作为 CPU 示例，把 Firefly-RK3399 作为 OpenCL 示例进行演示。

PyTorch 2.0 通过简单一行 torch.compile() 就可以使模型训练速度提高 30%-200%，本教程将演示如何真实复现这种提速。

先前的文章中，我们介绍了 TorchMultimodal，今天我们将从一个具体案例出发，演示如何在 Torch Distributed 技术加持下，在 TorchMultimodal 库中扩展多模态基础模型。

PyTorch 中的 graph mode 在性能方面表示更为出色，本文介绍 Torch.FX 这个强大工具，可以捕捉和优化 PyTorch 程序 graph。

近日，PyTorch 官方发布了一个 domain library--TorchMultimodal，用于 SoTA 多任务、多模态模型的大规模训练。

内容导读：TorchVision Transforms API 扩展升级，现已支持目标检测、实例及语义分割以及视频类任务。新 API 尚处于测试阶段，开发者可以试用体验。

据官方介绍，PyTorch 1.13 中包括了 BetterTransformer 的稳定版，且不再支持 CUDA 10.2 及 11.3，并完成了向 CUDA 11.6 及 11.7 的迁移。此外 Beta 版还增加了对 Apple M1 芯片及 functorch 的支持。

度量学习（Metric Learning）是机器学习过程中经常用到的一种方法，它可以借助一系列观测，构造出对应的度量函数，从而学习数据间的距离或差异，有效地描述样本之间的相似度。

内容导读：特征提取是图像处理过程中常需要用到的一种方法，其效果好坏对模型的泛化能力有至关重要的影响。本文首发自微信公众号「PyTorch 开发者社区」。特征提取（Feature extraction）在机器学习、模式识别和图像处理中应用广泛。它从初始的一组测量数据开始，建构出提供信息且不冗余的派生值，即特征值，从而促进后...

内容导读3D 深度学习一直是机器视觉领域的难点，为了准确高效地建立场景的立体模型，得到相对真实的渲染成果，行业内的一些大厂先后开源了自己的研发成果。

内容导读北京时间 3 月 4 日，PyTorch 官方博客发布 1.8版本。据官方介绍，新版本主要包括编译器和分布式训练更新，同时新增了部分移动端教程。

来源：官方博客翻译：PyTorch 开发者社区（微信公众号）今天的机器学习需要分布式计算。无论是训练网络、调整超参数、服务模型还是处理数据，机器学习都是计算密集型的，如果没有访问集群，速度会非常慢。Ray 是一个流行的分布式 Python 框架，它可以与 PyTorch 配对，以快速扩展机器学习应用。本篇文章介绍 Ray 生态系...

近日 PyTorch 发布了 1.5 版本的更新，作为越来越受欢迎的机器学习框架，PyTorch 本次也带来了大的功能升级。此外， Facebook 和 AWS 还合作推出了两个重要的 PyTorch 库。