Torch-01加速器的特点

简介:HTC VIVE X是一家美国VR领域加速器服务商,产品包括VIVE VR系统、VR游戏、VR头显等,致力为企业提供教育、投资和指导服务,帮助培养和发展全球VR生态系统。

简介:HTC VIVE X是一家美国VR领域加速器服务商,产品包括VIVE VR系统、VR游戏、VR头显等,致力为企业提供教育、投资和指导服务,帮助培养和发展全球VR生态系统。

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流程审批是每一家企业的重要办公组成部分,这个重要不仅体现在种类多样,更是保证企业平稳、健康经营的根本。比如日常中的各类请示报告、财务类的审批流程、人事管理类的审批流程、行政事务类的审批流程以及业务相关类的审批流程等等,这些流程审批看似平常,但是如果在某一流程上出现问题,很可能影响到公司经营。

也正因为重要导致了公司流程审批效率的低下。传统的日常办公中,流程审批大都是基于纸质化的传递中进行的,这种传统的流程审批存在不及时效率低、无法很好的实现异地审批、不便捷、资料无法长期和大量保存等缺点。

后来企业引入各类OA系统后,情况有了一些改善,流程的申请、审核、审批、驳回和退回等操作,实现了网上操作,效率提高了不少,但是还是存在着审批流程复杂,审批人容易忽视审批信息,审批过程中信息反馈不够及时等等问题。

直到遇到华为云WeLink以后才知道,原来流程审批在保证安全、保密的前提下也能做到如此高效。

华为云WeLink审批页面将请假、出差、健康打卡、外来接待、物品领用等常用事项,进行了集成,进入审批页面就可以快速找到目标事项,按规范填写信息后就可直接提交,流程走起。

使用普通的OA系统进行流程审批慢,审批人没看到流程信息是一个主要原因之一,华为云WeLink很好的解决了这个问题,流程提交后,审批人的待办中会收到提醒。

你有没有遇到过审批提交了,很久都没通过,却又不知道走到哪里的情况?那是你还没用过华为云WeLink,当你使用华为云WeLink进行请假、加班、外出公干等审批时,流程发起后,就能查看自己的所有的待办审批项,实时掌控审批进度,随时跟进审批情况。

华为云WeLink作为更懂企业的智能工作平台,你可以在很多功能中体验到那些用心的小细节,让我们在使用中发现更多惊喜吧!

可到手机自带应用市场,搜索“WeLink”下载

官方下载:华为云WeLink

华为云WeLink ,作为协同办公平台、远程办公软件、移动办公平台、协同办公软件,是值得企业和政府机关单位使用的远程办公软件

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PyTorch因自身易上手的特性,近些年被研究人员,深度学习爱好者,以及刚入门人工智能的同学广泛使用。如果你想快速上手pytorch会比TensorFlow更适合你。

本次更新具体有以下几个亮点:

  • PyTorch RPC 框架的重大更新以支持具有 GPU 支持的大规模分布式训练
  • 用于优化模型推理部署的性能和打包的新 API

(PS:从 PyTorch 1.6 版本开始,PyTorch 版本中的功能特性分为稳定版、测试版和原型版。)

线性代数对于深度学习和科学计算非常重要,torch.linalg模块扩展了 PyTorch 对线性代数的支持,实现了NumPy的线性代数模块(现在支持加速器和 autograd)中的每个函数等等。

自Beta版发布以来,PyTorch 1.9中为超过98%的运算符扩展了对 Complex Autograd 的支持,通过添加更多 OpInfos 改进了对复杂运算符的测试,并通过 TorchAudio 迁移到本机复杂张量增加了更好的验证。

此功能为用户提供了计算复杂梯度和使用复杂变量优化实值损失函数的功能。这是 PyTorch 中复数的多个当前和下游潜在用户(如 TorchAudio、ESPNet、Asteroid 和 FastMRI)所必需的功能。

PyTorch 1.9 有torch.use_determinstic_algorithms这个选项,这个选项是用来帮助调试和编写程序的。启用此设置后,如果可能,操作将具有确定性的行为,或者如果它们的行为具有不确定性,则会引发运行时错误。

PyTorch团队将发布基于PyTorch视频库的新视频应用程序和基于最新的 torchaudio、wave2vec模型的更新语音识别应用程序,两者均可在iOS和Android上使用。

此外,PyTorch Mobile v1.9更新了7个计算机视觉和3个自然语言处理演示应用程序,包括 HuggingFace DistilBERT和DeiT视觉转换器模型。通过添加这两个应用程序,PyTorch团队给用户提供一整套涵盖了图像、文本、音频和视频的演示应用程序。

一个显著的弹性推论是,对等点发现和等级分配内置于 TorchElastic 中,使用户能够在可抢占式实例上运行分布式训练,而不需要组调度器。

建议冻结模型部署,它有助于 TorchScript JIT 优化,优化训练、调整或调试 PyTorch 模型所需的开销和簿记。它支持在非冻结图上语义无效的图融合 - 例如融合 Conv-BN。

  • 带有 NCCL 通信概览的分布式培训摘要视图
  • 跟踪视图和 GPU 操作员视图中的 GPU 利用率和 SM 效率
  • 能够从云对象存储系统中进行负载跟踪

来看一下本次pytorch库更新的一些亮点:

  • TorchAudio添加了可在非Python 环境(包括C++、Android和iOS)中部署的wav2vec 2.0模型。lfilter、频谱操作、重采样方面的许多性能改进。添加了采样质量控制选项(即Kaiser窗口支持)。启动了复杂张量操作的迁移。改进的autograd 支持。
  • TorchText添加了一个新的高性能Vocab模块,为NLP工作流提供通用的功能API。

详细内容可以查阅官方文档了解!

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