尽管Facebook将重点放在F8会议的第一天，但最近的斗争以及与“承担更广泛责任”的关系为中心，但第二天大部分时间都转移到了其庞大团队过去一年的技术进步上。
今天，该公司宣布推出PyTorch 1.0，该框架的新版本将基于Python的PyTorch与Caffe2合并，允许开发人员以无摩擦的方式从研究转向生产，而无需处理迁移。
在Facebook，该公司的人工智能工作分为两个团队，Facebook AI Research小组（FAIR）和该公司的Applied Machine Learning团队（AML）。这个区别最终归结为一个部门研究人工智能，他们可以使用看似无限的计算资源，另一部分则希望实现更适合消费者的轻量级机器学习模型。过去，以前的任务已经更适合研究优化的PyTorch，而资源效率更高的Caffe2框架对后者有意义。
通过研究和生产阶段在这些框架之间移动对Facebook来说有点头痛。 PyTorch 1.0融合了两种世界中最好的产品，具有即时和图形执行模式，应该继续以研究为中心的实力，同时为生产获得一些优化。
Facebook发言人告诉TechCrunch说：“现在你只需要使用PyTorch 1.0，并且可以在一个框架中无缝地从研究到生产，而不需要一个培训/研究框架和生产框架。
Facebook去年与微软合作创建了开放神经网络交换（ONNX），旨在使框架之间的移动更加简单。他们现在将ONNX整合到PyTorch 1.0中，以便模型可以与其他框架进行互操作，并且开发人员可以“混合搭配”。
该公司还表示，将在未来几个月统一PyTorch 0.4和Caffe2代码库，以创建一个统一的框架，支持多种功能，包括高效的图形模式执行，分析，移动部署和广泛的供应商集成。
PyTorch 1.0将于今年晚些时候发布。该公司表示，微软计划在Azure中支持该框架，并且亚马逊将在其云产品中支持PyTorch 1.0。