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PyTorch 1.4 öffnet sich für Java

In der aktuellen Release 1.4 des Machine-Learning-Frameworks PyTorch führt Facebook unter anderem das verteilte, parallele Training von Modellen und erstmals auch Bindings für Java ein. Während im Bereich ML eher Python, Scala und C++ wichtige Rollen spielen, hat Java seinen Weg zu PyTorch über den Umweg PyTorch Mobile gefunden: Die Anbindung baut auf das Android-Interface zur mobilen Variante auf. Die Java-Bindings gelten in PyTorch 1.4 noch als experimentell. Sie sind nur für Linux verfügbar und auf Inferenzen beschränkt.

Das im Oktober 2019 eingeführte PyTorch Mobile zur Anbindung mobiler Endgeräte mit iOS und Android bietet nun mehr Steuerungsmöglichkeiten für Entwickler. Sie können die Größe der Library reduzieren, indem sie nur die Operatoren einbinden, die sie in ihren Modellen benötigen. Durch das angepasste MobileNetV2 soll sich die Größe gegenüber der vorgefertigten PyTorch Mobile Library um 40 bis 50 Prozent verringern.