Release Notes
1.9.0 Release Notes
主要特性和增强
FrontEnd
[STABLE] 新增面向对象+函数式融合编程范式,提供
mindspore.amp.LossScaler
、mindspore.amp.DynamicLossScaler
、mindspore.amp.StaticLossScaler
、mindspore.amp.auto_mixed_precision
、mindspore.amp.all_finite
等融合编程范式下的混合精度接口。
API变更
算子
[STABLE]
nn.AdaptiveAvgPool3d
新增nn接口。[STABLE]
ops.adaptive_avg_pool3d
新增functional接口。[STABLE]
ops.addcdiv
新增functional接口。[STABLE]
ops.addcmul
新增functional接口。[STABLE]
ops.approximate_equal
新增GPU、CPU支持。[STABLE]
ops.atanh
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bessel_i0
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bessel_i0e
新增Ascend支持。[STABLE]
ops.bessel_i1
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bessel_i1e
新增Ascend、GPU支持。[STABLE]
ops.bessel_j0
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bessel_j1
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bessel_k0
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bessel_k0e
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bessel_k1
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bessel_k1e
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bessel_y0
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bessel_y1
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bias_add
新增functional接口。[STABLE]
ops.bitwise_and
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bitwise_or
新增GPU支持。[STABLE]
ops.bitwise_xor
新增GPU支持。[STABLE]
ops.grid_sample
新增Ascend支持。[STABLE]
ops.inplace_update
新增CPU支持。[STABLE]
ops.isclose
新增Ascend、GPU支持。[STABLE]
ops.isnan
新增Ascend支持。[STABLE]
ops.lerp
新增GPU支持。[STABLE]
ops.random_poisson
新增functional接口。[STABLE]
ops.reverse_sequence
新增functional接口。[STABLE]
ops.scatter_mul
新增GPU支持。[STABLE]
ops.scatter_nd_max
新增functional接口。[STABLE]
ops.scatter_nd_min
新增functional接口。[STABLE]
ops.SparseToDense
新增GPU支持。[STABLE]
ops.square
新增functional接口。[STABLE]
ops.standard_laplace
新增GPU支持。[STABLE]
ops.std
新增functional接口。[STABLE]
ops.trunc
新增Ascend、GPU支持。[STABLE]
ops.unsorted_segment_sum
新增functional接口。[STABLE]
ops.xdivy
新增functional接口。[STABLE]
ops.xlogy
新增GPU支持。ops.poisson
接口废弃使用,对应新接口为ops.random_poisson
。ops.SparseApplyAdagrad
接口废弃使用,可使用ops.SparseApplyAdagradV2
接口替代。
Bug fixes
[BUGFIX] 修改混合精度O2 level的判断逻辑,在原来屏蔽
BatchNorm1d
、BatchNorm2d
算子的基础上,添加另外两个屏蔽算子BatchNorm3d
和LayerNorm
,这4个算子依然用float32数据类型计算。[BUGFIX] Dataset处理字符串类型数据时,若调用
create_dict_iterator
或create_tuple_iterator
接口时指定了output_numpy=True
,获取到的数据会是numpy.bytes_
类型。修复此问题后接口会直接返回numpy.str_
类型数据,用户无需再对其进行字符串解码操作。同样,在使用自定义数据处理函数时,接收到的数据也将直接是numpy.str_
类型,与原始数据类型相匹配。
贡献者
感谢以下人员做出的贡献:
AGroupofProbiotocs, anzhengqi, askmiao, baihuawei, baiyangfan, bai-yangfan, bingyaweng, BowenK, buxue, caifubi, CaoJian, caojian05, caozhou, Cathy, changzherui, chenbo116, chenfei, chengxianbin, chenhaozhe, chenjianping, chenzomi, chenzupeng, chujinjin, cj, cjh9368, Corleone, damon0626, danish, Danish, davidmc, dayschan, doitH, dong-li001, fary86, fuzhiye, Gaoxiong, GAO_HYP_XYJ, gengdongjie, Gogery, gongdaguo, gray0v0, gukecai, guoqi, gzhcv, hangq, hanhuifeng2020, Harshvardhan, He, hesham, hexia, Hoai, HuangBingjian, huangdongrun, huanghui, huangxinjing, huqi, huzhifeng, hwjiaorui, Jiabin Liu, jianghui58, Jiaqi, jin-xiulang, jinyaohui, jjfeing, John, jonyguo, JulyAi, jzg, kai00, kingfo, kingxian, kpy, kswang, liuyongqi, laiyongqiang, leonwanghui, liangchenghui, liangzelang, lichen_101010, lichenever, lihongkang, lilei, limingqi107, ling, linqingke, Lin Xh, liubuyu, liuwenhao4, liuxiao78, liuxiao93, liuyang_655, liuzhongkai, liyanliu, lizhenyu, lvchangquan, lvliang, lz, maning202007, Margaret_wangrui, mengyuanli, Ming_blue, ms_yan, panfengfeng, panyifeng, Payne, peixu_ren, Pengyongrong, qianjiahong, r1chardf1d0, riemann_penn, rmdyh, Sheng, shenwei41, simson, Simson, Su, sunsuodong, tao_yunhao, tinazhang, VectorSL, Wan, wandongdong, wangdongxu, wangmin, wangyue01, wangzhe, wanyiming, Wei, wenchunjiang, wilfChen, WilliamLian, wsc, wudenggang, wukesong, wuweikang, Xiao Tianci, Xiaoda, xiefangqi, xinyunfan, xuanyue, xuyongfei, yanghaitao, yanghaoran, YangLuo, yangruoqi713, yankai, yanzhenxiang2020, yao_yf, yepei6, yeyunpeng, Yi, yoni, yoonlee666, yuchaojie, yujianfeng, yuximiao, zengzitao, Zhang, zhanghuiyao, zhanghui_china, zhangxinfeng3, zhangyihui, zhangz0911gm, zhanyuan, zhaojichen, zhaoting, zhaozhenlong, zhengjun10, zhiqwang, zhoufeng, zhousiyi, zhouyaqiang, zhouyifengCode, Zichun, Ziyan, zjun, ZPaC, wangfengwfwf, zymaa, gerayking, shu-kun-zhang.
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