雷锋网 AI 研习社按，2017 年 1 月，Facebook 开源 PyTorch，短短一年时间，PyTorch 便发展成一线开发者争相使用的工具。这一年间，有哪些研究人员对 PyTorch 的发展做出了贡献？关于 PyTorch 的经典课程有哪些？它经历了什么样的改变？研究人员又带来了哪些创新？
在 PyTorch 开源一周年纪念日，其开发团队在官方 Blog 上发表《PyTorch, a year in....》一文，为我们解答了上述问题。雷锋网 AI 研习社将原文编译整理如下：
距离我们开源 PyTorch 已经有一年时间。在这一年时间里，我们寻求建立一个灵活的深度学习研究平台，这是一段极棒的旅程。感谢所有使用 PyTorch，为 PyTorch 的发展做出贡献，并不断传播 PyTorch 的人，是你们一步一步建立了这样一个充满惊喜的社群。
下文中，我们总结了 PyTorch 在这一年间取得的进展、相关新闻和亮点。
社群
PyTorch 社群是一个强健的有机体，感谢社群里喜爱 PyTorch 的研究人员和工程师。我们的社群构成多种多样，核心团队中有来自于多个国家、公司和大学的工程师和研究人员，如果没有他们的点滴贡献，PyTorch 不可能发展得像现在这么好。
论文、工具包和 Github
PyTorch 发布之后，一些用户很快就利用 PyTorch 实现了他们喜欢的论文，并在 Github 上发布代码。现阶段，开源代码是研究人员的重要工具。
大家在一起，创造出了 torchtext，torchvision和torchaudio工具包，帮助加快 PyTorch 在不同领域的发展。
Brandon Amos 发布了第一个基于 PyTorch 的工具包——Block，使得操作分块矩阵更加容易。随后，CMU 的 Locus Lab 实验室发布了一系列关于 PyTorch 的工具包（https://github.com/locuslab），实现了他们大部分的研究成果。首篇利用 PyTorch 实现的论文是 Sergey Zagoruyko 的 Paying more attention to attention。
Jun-Yan Zhu, Taesung Park, Phillip Isola, Alyosha Efros 和来自加州大学伯克利分校的团队发布了 Cycle-GAN and pix2pix，这个工具包极受欢迎，能实现图像转换。
HarvardNLP 和 Systran 的研究人员开始利用 PyTorch 开发和改进 OpenNMT，这最初是由 Adam Lerer 利用 [Lua]Torch 重实现的。
Twitter 的 MagicPony 团队也很早就将他们超分辨率的工作用 PyTorch 实现了。
Salesforce Research 也发布了几个工具包，其中就包括最广为人知的 PyTorch-QRNN，这比用 CuDNN 优化的标准 LSTM 的速度快了 2-17 倍。James Bradbury 和他的团队是 PyTorch 社群中最活跃、最吸引人的力量之一。
来自 Uber, Northeastern 和 Stanford 的研究人员聚于一起，围绕 Pyro和ProbTorch，组成了一个活跃的概率编程社区。他们正积极开发 torch.distributions 核心包。这个社区非常活跃，正在快速发展，在 NIPS2017 上，我们第一次开展了 PyTorch 概率编程见面会，会上，我们同 Fritz Obermeyer, Noah Goodman, Jan-Willem van de Meent, Brooks Paige, Dustin Tran 和其他 22 位与会者讨论了如何让世界变得更贝叶斯。
英伟达的研究人员发布了三个高质量的 PyTorch 库，分别实现了 pix2pix-HD、Sentiment Neuron和FlowNet2。他们基于 PyTorch 对数据并行模型的可伸缩性分析（https://github.com/NVIDIA/sentiment-discovery/blob/master/analysis/scale.md）极有帮助。
艾伦人工智能研究院发布 AllenNLP，其中包含一些针对标准 NLP 任务的最先进模型，也有参考样例和一些易于使用的web demo。
7 月，grt123 团队在 Kaggle DataScience Bowl 2017 中的肺癌预测项目上取得胜利，随后公布代码。他们是第一支利用 PyTorch 取得胜利的团队。
在可视化方面，Tzu-Wei Huang 发布 TensorBoard-PyTorch插件，Facebook 人工智能研究院也发布了能与 PyTorch 兼容的visdom可视化包。
随后，Facebook 人工智能研究院开源 ParlAI、fairseq-py、VoiceLoop 和 FaderNetworks 等工具包，能在多个领域实现先进的模型。
这里还有很多好的项目，我们就不一一说明，大家可以点击如下链接：https://github.com/soumith?tab=stars
我们也想对 Forum 上那些积极帮助他人的人，特别是 ptrblck, jpeg729, QuantScientist, albanD, tom 和 chenyuntc 表示强烈感谢，你们为他人提供的帮助是无价的。
数据对比
Github 上共有 87769 行 Python 代码引入 torch；
Github 共有 3983 个库的名称或描述中提及 PyTorch；
PyTorch 文件的下载量超过 50 万次，精确来说，数量是 651916 次；
在关于 PyTorch 的这个论坛 (http://discuss.pytorch.org/) 上，共有 5400 名用户写下 21500 篇文章，讨论了 5200 个不同主题；
在 Reddit 上的 r/machinelearning 这个版块，PyTorch 被提及 131 次，同样的时间段内，TensorFlow 被提及 255 次。
PyTorch 是一个以研究为中心的框架，因此，论文（与机器学习相关）中 PyTorch 的使用率也是我们关注的一点。
论文中被提及次数：
在 ICLR2018 提交的论文中，有 87 篇论文提及 PyTorch，对比起来，TensorFlow 被 228 篇论文提及，Keras 是 42 篇，Theano 和 Matlab 是 32 篇。
按月来看，在 arxiv 上，PyTorch 每月平均被提及 72 次，TensorFlow 平均被提及 273 次, Keras，Caffe 和 Theano 被提及的次数分别是 100 、94、53。
课程与书籍
发布 PyTorch 时，我们已经准备了优良的 API 文档，但是仅限于一些 ipython notebook 教程，虽然有用，但远远不够。
Sasank Chilamkurthy 亲自修改了这些教程，整理在 pytorch.org/tutorials/页面上，非常清楚和明晰。
Sean Robertson 和 Justin Johnson 基于 PyTorch 写了很棒的 NLP 教程，他们还举了很多例子。Yunjey Choi 的教程非常优美，大多数模型的实现只需要 30 行或更少的代码。每个教程都提供新的方法，帮助用户更快地上手。
Delip Rao 和 Goku Mohandas 修改了他们正在写的书中的代码内容——改为用 PyTorch 实现。
我们也看到，很多大学的机器学习课程中把 PyTorch 作为重要工具，比如哈佛的 CS287。另外，如下三个在线课程均使用 PyTorch 来教学：
Fast.ai 的「Deep Learning for Coders」是一门很受欢迎的在线课程。9 月，Jeremy 和 Rachel 宣布，在下一阶段，Fast.ai 的课程将几乎全都基于 PyTorch。
在新加坡国立大学和清华大学任教的 Ritchie Ng 研究员发布了名为「Practical Deep Learning with PyTorch」的 Udemy 课程。
香港科技大学的 Sung Kim 在 Youtube 上发布「PyTorch Zero to All」在线课程，旨在向大众普及 PyTorch。
工程化
过去一年间，我们完善了 PyTorch 的多项功能，改进其性能，并修复了大量 bug。大家可以在发布说明中看到我们做的所有更新和改进。以下是过去一年间一些瞩目的改进:
1、高阶梯度
随着梯度惩罚在多篇论文中的实现，以及随之而来的对二阶梯度法的研究，在 PyTorch 中实现高阶梯度必不可少。8 月，我们实现了一个通用接口，支持 n 阶导数，同时增加了支持高阶梯度函数的量。
2、分布式 PyTorch
8 月，我们发布了一个小的分布式工具包，集合了许多流行的 MPI 方法。这个工具包覆盖 TCP、MPI、Gloo 和 NCCL2 等很多后端，支持多种类型的 CPU/GPU 集合操作和用例，并集成了 Infiniband 和 RoCE 等分布式技术。想要做到分布式比较困难，在最初的迭代中我们经常碰到 bug。在随后的版本中，我们提供的包更加稳定、性能更好。
3、与 NumPy 联系更紧
用户最大的需求之一是他们熟悉的 NumPy 功能。这些功能中，Broadcasting 和 Advanced Indexing 都很方便，可以帮助用户减少冗余。PyTorch 目前支持这些特性，它的 API 逐渐向 NumPy 靠拢。
4、稀疏张量
3 月，我们发布了一个支持稀疏张量的小工具包，基于这个工具包，我们在 5 月发布了带有 CUDA 支持的工具包。这个工具包很小，功能有限，用于实现 Sparse Embedding 以及深度学习中常用的稀疏范例。目前这个工具包仍很小，需要继续扩展——如果你想贡献自己的一份力，可以与我们联系。
5、性能
性能的提升是一场持久战，对 PyTorch 这样一个动态框架来说尤甚。在过去的一年里，我们极力提升其灵活性，从核心张量库到神经网络运算，PyTorch 的性能得到了极大提升。
针对张量操作增加了 AVX 和 AVX2
针对 concatenation 和 Softmax 等较为常见的工作负荷，编写了更快的 GPU kernel
重写了若干神经网络运算的代码
将框架的开销降低十倍
由于 PyTorch 是动态图框架，训练中，每次迭代时都必须创建一个新的图表，因此，框架开销必须很低，或者工作负载必须足够大。今年 8 月，DyNet 的作者（Graham Neubig 等）展示了 DyNet 在一些小的 NLP 模型上速度比 PyTorch 快得多。
于是我们开始重写 PyTorch 的内部结构，这是一次大的调整，调整之后，每个算子的执行时间从十多微秒降低到一微秒。
ATen
当重新设计 PyTorch 内部结构时，我们构建了 ATen C++11 库，这个库现在控制所有的 PyTorch 后端。ATen 中有一个 API 能反映 PyTorch 的 Python API，这使得它非常适合用于张量计算——变得更加方便。
6、从模型输出到生产——支持 ONNX 和 JIT 编译器
大家经常对我们提出这样的请求——希望将 PyTorch 模型导出到另一个框架中。基于 PyTorch，开发者能进行快速的研究，一旦研究做完，他们想将得到的模型导入更大的项目。
考虑到用户的需求，我们在 PyTorch 中构建了一个 tracer，它能将 PyTorch 模型输出为中间表示。大家可以利用随后的 trace 高效执行当前的 PyTorch 模型，或者将其转换成 ONNX 格式，加载至 Caffe2, MXNet, TensorFlow 等框架中，还可以直接加载至 CoreML 或 TensorRT 等硬件加速库。
接下来一段时间，大家会听到更多关于 JIT 编译器的消息，它能改善 PyTorch 的性能。
via：pytorch.org
雷锋网 AI 研习社编译整理。