Artwork

Вміст надано PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Anatomy of a domain library

16:11
 
Поширити
 

Manage episode 295783831 series 2921809
Вміст надано PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

What's a domain library? Why do they exist? What do they do for you? What should you know about developing in PyTorch main library versus in a domain library? How coupled are they with PyTorch as a whole? What's cool about working on domain libraries?

Further reading.

Line notes.

  • why do domain libraries exist? lots of domains specific gadgets,
    inappropriate for PyTorch
  • what does a domain library do
    • operator implementations (old days: pure python, not anymore)
      • with autograd support and cuda acceleration
      • esp encoding/decoding, e.g., for domain file formats
        • torchbind for custom objects
        • takes care of getting the dependencies for you
      • esp transformations, e.g., for data augmentation
    • models, esp pretrained weights
    • datasets
    • reference scripts
    • full wheel/conda packaging like pytorch
    • mobile compatibility
  • separate repos: external contributors with direct access
    • manual sync to fbcode; a lot easier to land code! less
      motion so lower risk
  • coupling with pytorch? CI typically runs on nightlies
    • pytorch itself tests against torchvision, canary against
      extensibility mechanisms
    • mostly not using internal tools (e.g., TensorIterator),
      too unstable (this would be good to fix)
  • closer to research side of pytorch; francesco also part of papers
  continue reading

83 епізодів

Artwork

Anatomy of a domain library

PyTorch Developer Podcast

27 subscribers

published

iconПоширити
 
Manage episode 295783831 series 2921809
Вміст надано PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

What's a domain library? Why do they exist? What do they do for you? What should you know about developing in PyTorch main library versus in a domain library? How coupled are they with PyTorch as a whole? What's cool about working on domain libraries?

Further reading.

Line notes.

  • why do domain libraries exist? lots of domains specific gadgets,
    inappropriate for PyTorch
  • what does a domain library do
    • operator implementations (old days: pure python, not anymore)
      • with autograd support and cuda acceleration
      • esp encoding/decoding, e.g., for domain file formats
        • torchbind for custom objects
        • takes care of getting the dependencies for you
      • esp transformations, e.g., for data augmentation
    • models, esp pretrained weights
    • datasets
    • reference scripts
    • full wheel/conda packaging like pytorch
    • mobile compatibility
  • separate repos: external contributors with direct access
    • manual sync to fbcode; a lot easier to land code! less
      motion so lower risk
  • coupling with pytorch? CI typically runs on nightlies
    • pytorch itself tests against torchvision, canary against
      extensibility mechanisms
    • mostly not using internal tools (e.g., TensorIterator),
      too unstable (this would be good to fix)
  • closer to research side of pytorch; francesco also part of papers
  continue reading

83 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити