版本 0.6.1

v0.6.1 是一个安全修复/错误修复版本。

一如既往，仅使用与原始训练时相同版本的AutoGluon加载先前训练的模型。 不支持加载在不同版本的AutoGluon中训练的模型。

查看完整的提交变更日志请访问：https://github.com/autogluon/autogluon/compare/v0.6.0…v0.6.1

特别感谢@lvwerra，他是本次AutoGluon发布的首批贡献者！

此版本支持 Python 3.7 到 3.9 版本。0.6.x 是最后一个支持 Python 3.7 的版本。

变更

文档改进

  • 修复目标检测教程布局 (#2450) - @bryanyzhu

  • 添加多模态速查表 (#2467) - @sxjscience

  • 重构检测推理快速入门和修复fit->predict的bug - @yongxinw, @zhiqiangdon, @Innixma, @BingzhaoZhu, @tonyhoo

  • 在教程中使用Pothole数据集进行AutoMM检测 (#2468) - @FANGAreNotGnu

  • 添加时间序列速查表，将时间序列添加到文档标题中 (#2478) - @canerturkmen

  • 更新所有仓库引用到autogluon/autogluon (#2463) - @gidler

  • 修复对象检测教程CI中的拼写错误 (#2516) - @tonyhoo

错误修复 / 安全性

  • 将评估版本提升至0.3.0 (#2433) - @lvwerra

  • 为AutoMM检测添加微调/评估测试 (#2441) - @FANGAreNotGnu

  • 添加联合IA3_LoRA作为高效的微调策略 (#2451) - @Raldir

  • 修复AutoMM关于对象检测的警告 (#2458) - @zhiqiangdon

  • [表格] 加速表格神经网络模型中的特征转换 (#2442) - @liangfu

  • 修复匹配器CPU推理错误 (#2461) - @sxjscience

  • [时间序列] 静默 GluonTS JSON 警告 (#2454) - @shchur

  • [时间序列] 修复pandas groupby错误 + GluonTS索引错误 (#2420) - @shchur

  • 简化推理速度吞吐量计算 (#2465) - @Innixma

  • [表格] 使表格神经网络数据集可迭代 (#2395) - @liangfu

  • 移除旧图像和数据集下载脚本 (#2471) - @Innixma

  • 在AutoMM中支持图像字节数组 (#2490) - @suzhoum

  • [NER] 添加一个NER可视化工具 (#2500) - @cheungdaven

  • [云] 延迟加载将被弃用的TextPredcitor和ImagePredictor (#2517) - @tonyhoo

  • 使用detectron2可视化工具并更新快速入门 (#2502) - @yongxinw, @zhiqiangdon, @Innixma, @BingzhaoZhu, @tonyhoo

  • 修复数据框预处理器属性 (#2512) - @zhiqiangdon

  • [时间序列] 修复 TimeSeriesPredictor 的信息和 fit_summary (#2510) - @shchur

  • [时间序列] 将known_covariates传递给WeightedEnsemble的组件模型 - @shchur

  • [时间序列] 优雅地处理用户提供的static_features中的不一致性 - @shchur

  • [安全] 更新 Pillow 到 >=9.3.0 (#2519) - @gradientsky

  • [CI] 将codeql从v1升级到v2，因为v1将被弃用 (#2528) - @tonyhoo

  • 升级 scikit-learn-intelex 版本 (#2466) - @Innixma

  • 将AutoGluonTabular模型保存到正确的文件夹 (#2530) - @shchur

  • 支持使用在v0.5.1上拟合的模型进行预测 (#2531) - @liangfu

  • [时间序列] 为TimeSeriesPredictor实现输入验证并改进调试信息 - @shchur

  • [时间序列] 在创建 TimeSeriesDataFrame 时确保时间戳已排序 - @shchur

  • 为预处理突变添加测试 (#2540) - @Innixma

  • 修复时区日期时间边缘情况 (#2538) - @Innixma, @gradientsky

  • Mmdet 修复图像标识符 (#2492) - @FANGAreNotGnu

  • [时间序列] 如果提供的数据具有不受支持的频率，则发出警告 - @shchur

  • 使用不同的图像数据类型进行训练和推理 (#2535) - @suzhoum

  • 移除pycocotools (#2548) - @bryanyzhu

  • 避免复制相同的数据框 (#2532) - @liangfu

  • 修复AutoMM分词器 (#2550) - @FANGAreNotGnu

  • [表格] 资源分配修复 (#2536) - @yinweisu

  • imodels 版本上限 (#2557) - @yinweisu

  • 修复Windows和其他平台之间的int32/int64差异；修复突变问题 - @gradientsky