助AI研究社羣發出內建18種預先訓練模型工具

社羣發佈協助重現機器學習研究的工具PyTorch Hub，目前爲測試版，透過簡單的API和工作流程，提供開發者基本的模型，來重現機器學習相關的研究，PyTorch Hub包含多種預先訓練的模型repository，這些模型是專爲加速重現研究所設計，還支持網絡大廠的Colab和Papers With Code，且含有許多類型的模型，包含語音、自然語言處理、生成、視覺等類型的模型，其中有Google自然語言處理BERT模型、CNN熱門模型AlexNet，以及Nvidia的語音生成模型WaveGlow等18種模型。

PyTorch團隊指出，重現其他研究的實驗是許多領域研究過程中不可或缺的一部分，當然與機器學習技術相關的研究更是如此，不過，許多機器學習技術相關的論文不是無法重現，就是難以重現，且研究論文的數量不斷地在增加，使得重現研究變的越來越重要，即使有些論文會附上訓練模型的程序代碼，但還是有許多步驟需要開發者自行研究，PyTorch的目標就是要爲研究打造高質量、簡單可重現的模型，協助開發者重現AI研究，促進新研究的發展。更多相關內文：FUN88公益臺 http://openbsd.org.tw/