Publicado en: Jun 20, 2018
Ahora, Amazon SageMaker viene preconfigurado para ejecutar PyTorch, lo que se añade a los marcos de aprendizaje profundo integrados ya existentes de TensorFlow, Apache MXNet y Chainer que están actualmente disponibles. Además, los contenedores preconfigurados de TensorFlow en Amazon SageMaker ya admiten las versiones 1.7 y 1.8.
PyTorch en Amazon SageMaker es tan fácil de usar como los demás marcos de aprendizaje profundo integrados. Dado que PyTorch está profundamente integrado con Python, permite utilizar los típicos flujos de control de Python en sus redes. PyTorch también admite gráficos de computación dinámica, que permiten utilizar con mayor flexibilidad la memoria y ofrecen una mayor compatibilidad para las operaciones de computación recursivas. Puede leer más información sobre PyTorch en este artículo del blog.
Los contenedores prediseñados para PyTorch y TensorFlow 1.7 y 1.8 para Amazon Sagemaker ya están disponibles en las regiones de AWS de EE.UU. Este (Norte de Virginia), EE.UU. Este (Ohio), EE.UU. Oeste (Oregón), Europa (Irlanda) y Asia Pacífico (Tokio). Visite la documentación para obtener más información acerca de PyTorch.