陈天奇：在深度学习框架之间共享张量——内存张量结构DLPack的PythonAPI来了

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  新智元报道 

来源：推特

编辑：keyu

大家知道DLPack吗：

深度学习从业人员或多或少都会有了解，诸如 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架，确实为深度学习的快速原型设计和模型部署提供了强大的工具箱。

但是，不幸的是，它们的易用性通常以碎片化为代价：

他们仅仅限于对每个框架单独使用，如果对框架进行垂直整合，那么开发流程可以适用于常见用例，但实际上，打破常规可能会是个非常棘手的问题。

一种解决的方法是，在内存中直接将张量从一个框架传递到另一个框架，而不发生任何数据复制或拷贝。

而DLPack，就是张量数据结构的中间内存表示标准，它是一种开放的内存张量结构，用于在框架之间共享张量。

它提供了一个简单、可移植的内存数据结构：

DLPack使：

• 在深度学习框架之间更轻松地共享操作员。

• 更容易包装供应商级别的运营商实施，允许在引入新设备/操作时进行协作。

• 快速交换后端实现，如不同版本的BLAS

• 对于最终用户来说，这可以带来更多的运营商，并且可以在框架之间混合使用。