官方抓虫，PyTorch 新版本修复 13 项 Bug

整理 | 寇雪芹

出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）

近日，PyTorch 发布了新版本 PyTorch 1.8.1，相比3月4日从 PyTorch 1.7 到 1.8 的重要更新（ 1.8 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），这次只是一个小的错误修复版本，但依然有许多值得关注的地方。

两项新功能

PyTorch 1.8.1 的发行说明中包含四部分内容，分别是版本新功能、改进之处、修复的Bug 以及文献资料。

其中，PyTorch 1.8.1 的新功能有两项，分别是改造 torch.profiler 中的 profiling tools 、为 pytorch xla 启用 autocast。

改进之处包括：使torch.子模块导入更易于自动完成、在 ONNX 中添加对torch.{isinf,any,all}的支持、在torch.randperm的 GPU 实现中将 thrust 替换为 cub，以高提性能。

新修复的 13 项 Bug 包括：

修复 torch.distributions 验证检查；

允许更改 nn.Embedding 的 padding 向量；

在 TorchScript 中正确 de-sugar Ellipsis；

当组数为 24 的倍数时，停止使用 OneDNN 进行分组卷积；

在 {load,store}_scalar 中使用 int8_t 代替 char；

更新 ONNX 中的错误处理以避免 ValueError 等。

以 Python 优先的深度学习框架

PyTorch 在2017年1月问世，由 Facebook 的人工智能研究院（FAIR）基于 Torch 推出，是一个开源的 Python 机器学习库，可以用于自然语言处理等。

PyTorch 提供两个高级功能：一是具有强大的GPU加速的张量计算，如NumPy；二是包含自动求导系统的深度神经网络。

PyTorch 的前身是 Torch ，其底层和 Torch 框架一样，但是因为用 Python 重新写了很多内容而变得更加灵活、支持动态图，并且提供了 Python 接口，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。

目前，除了Facebook外，PyTorch 已经被Twitter、CMU和 Salesforce 等机构采用。

参考链接：

https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.8.1