PyTorch 1.0 同时面向产品化 AI 和突破性研究的发展，「我们在 PyTorch1.0 发布前解决了几大问题，包括可重用、性能、编程语言和可扩展性。」Facebook 人工智能副总裁 Jerome Pesenti 曾在 PyTorch 开发者大会上表示。
随着 PyTorch 生态系统及社区中有趣新项目及面向开发者的教育资源不断增加，今天 Facebook 在 NeurIPS 大会上发布了 PyTorch 1.0 稳定版。该版本具备生产导向的功能，同时还可以获得主流云平台的支持。
现在，研究人员及工程师可以轻松利用这一开源深度学习框架的新功能，包括可在 eager execution 和 graph execution 模式之间无缝转换的混合前端、改进的分布式训练、用于高性能研究的纯 C++ 前端，以及与云平台的深度集成。
PyTorch 1.0 将加速 AI 从原型到生产部署的工作流程，并使这一进程更加容易开始。仅仅在过去的几个月里，就不断有人通过广泛普及的新教学课程上手 PyTorch，一些专家还构建了创新型项目，将这一框架扩展到从自然语言处理到概率编程的多个领域。
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