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PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal
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Anatomy of a domain library

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PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.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
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  • 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),
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