PyTorch Hub发布获Yann LeCun强推 一行代码调用经典模型

近日，Facebook PyTorch 团队推出了全新 API PyTorch Hub，提供模型的基本构建模块，用于提高机器学习研究的模型复现性。PyTorch Hub 包含一个经过预训练的模型库，内置对Colab的支持，而且能够与Papers With Code 集成。另外重要的一点是，它的整个工作流程大大简化。

简化到什么程度呢？Facebook 首席 AI 科学家Yann LeCun 兼图灵奖图灵奖得主Yann LeCun发表 Twitter强烈推荐，使用PyTorch Hub，无论是ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN 还是 MobileNet 等经典模型，只需输入一行代码，就能实现一键调用。

Twitter 一发，立刻引来众多网友评论点赞，并有网友表示希望看到PyTorch Hub 与TensorFlow Hub的区别。

这个模型聚合中心到底如何呢？我们来一探究竟。

模型复现是许多领域的基本要求，尤其是在与机器学习相关的邻域中。然而，许多机器学习相关的出版物，要么不可复现，要么难以复现。随着出版物数量的不断增长（包括在 arXiv 上发表的成数万篇论文，以及会议提交的大量论文），模型复现比以往任何时候都更加重要。虽然这些出版物大多数都包含代码和训练好的模型，但如果用户想复现这些模型，还需要做大量的额外的工作。

今天，我们很荣幸地宣布推出 PyTorch Hub，它是一个非常简单的API，并且具有极其简单的工作流程。它提供模型的基本构建模块，用于提高机器学习研究的模型复现性。PyTorch Hub 包含一个经过预训练的模型库，专门用于促进研究的可重复性和快速开展新的研究。PyTorch Hub 内置了对 Colab的 支持，并且能够与 Papers With Code 集成。目前 PyTorch Hub 已包含一系列广泛的模型，包括分类器和分割器、生成器、变换器等。