コンテンツは PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal。
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Anatomy of a domain library
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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 つのエピソード
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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
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