- 2021 年 8 月 21 日
- 瓦西利斯·弗里尼奥提斯（Vasilis Vryniotis）
- 。 没意见
我正在开始一个关于 PyTorch 计算机视觉库开发的新博客文章系列。 我计划主要从以下方面讨论有趣的即将推出的功能 火炬视觉 次要来自 PyTorch 生态系统。 我的目标是突出新的和正在开发的功能，并清楚地说明发布之间发生的事情。 虽然格式可能会随着时间的推移而改变，但我最初计划保持它的大小，并为那些想要深入挖掘的人提供参考。 最后，我会在有足够有趣的话题需要讨论时发布，而不是按固定的时间间隔发布文章。
免责声明： 涵盖的功能将偏向于我个人感兴趣的主题。 PyTorch 生态系统非常庞大，我只能看到其中的一小部分。 覆盖（或不覆盖）一个特征并没有说明它的重要性。 表达的意见完全是我自己的。
顺便说一下，让我们看看在做什么：
交叉熵损失的标签平滑
PyTorch 上一个非常受欢迎的功能是 支持软目标 和 添加标签平滑选项 在交叉熵损失中。 这两个功能都旨在使标签平滑变得容易，第一个选项在数据增强技术（如 混合/切混 使用，第二个在简单情况下性能更高。 软目标选项已经 合并到主 作者：Joel Schlosser 而 label_smoothing 选项是 正在开发中 由 Thomas J. Fan 撰写，目前正在审查中。
新的热身计划程序
学习率预热是训练模型时常用的技术，但直到现在 PyTorch 还没有提供现成的解决方案。 最近，Ilqar Ramazanli 介绍 支持线性和持续预热的新调度程序。 目前正在进行的工作是 提高连锁能力 和 组合 现有调度程序。
TorchVision 带有“包括电池”
这一半我们正在努力添加 TorchVision 流行的模型、损失、调度程序、数据增强和其他用于实现最先进结果的实用程序。 这个项目被恰当地命名为“包括电池”并且目前 进行中.
本周早些时候，我已经 添加了一个新层 被称为 随机深度 可用于随机删除残差架构中的残差分支。 目前我正在努力 添加一个实现 流行的网络架构称为 高效网. 最后，艾伦古德曼是 目前 添加将启用转换的新运算符 边界框的分割掩码.
其他功能开发中
认为我们不断对文档、CI 基础设施和整体代码质量进行增量改进，下面我重点介绍一些“面向用户” 路线图项目 正在开发中：
就是这样！ 我希望你觉得它很有趣。 任何关于如何调整格式或涵盖哪些主题的想法都非常受欢迎。 打我 LinkedIn or Twitter.
