版本 0.6.2

v0.6.2 是一个安全和错误修复版本。

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/v0.6.1…v0.6.2

特别感谢 @daikikatsuragawa 和 @yzhliu，他们是本次 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。

Changes

Documentation improvements

  • Ray 使用常见问题 (#2559) - @yinweisu

  • 修复缺失的Predictor API文档 (#2573) - @gidler

  • 2023年路线图更新 (#2590) - @Innixma

  • 图像分类教程更新为字节数组 (#2598) - @suzhoum

  • 修复损坏的教程索引链接 (#2617) - @shchur

  • 改进时间序列快速入门教程 (#2653) - @shchur

Bug Fixes / Security

  • [多模态] 重构和错误修复(#2554, #2541, #2477, #2569, #2578, #2613, #2620, #2630, #2633, #2635, #2647, #2645, #2652, #2659) - @zhiqiangdon, @yongxinw, @FANGAreNotGnu, @sxjscience, @Innixma

  • [多模态] 支持命名实体识别 (#2556) - @cheungdaven

  • [多模态] 支持图像模态的bytearray (#2549) - @suzhoum

  • [多模态] 支持匹配器的HPO (#2619) - @zhiqiangdon

  • [多模态] 支持导出timm图像模型的Onnx格式 (#2564) - @liangfu

  • [表格] 重构和错误修复 (#2387, #2595, #2599, #2589, #2628, #2376, #2642, #2646, #2650, #2657) - @Innixma, @liangfu, @yzhliu, @daikikatsuragawa, @yinweisu

  • [表格] 修复集成折叠 (#2582) - @yinweisu

  • [表格] 将表格神经网络中的ColumnTransformer从sklearn转换为onnx (#2503) - @liangfu

  • [表格] 在标签列中遇到非有限值时抛出错误 ($2509) - @gidler

  • [时间序列] 重构和错误修复 (#2584, #2594, #2605, #2606) - @shchur

  • [时间序列] 加速本地模型的数据准备 (#2587) - @shchur

  • [时间序列] 加速GluonTS模型的预测 (#2593) - @shchur

  • [时间序列] 加速训练/验证分割器 (#2586) - @shchur [时间序列] 加速TimeSeriesEnsembleSelection.fit (#2602) - @shchur

  • [安全] 更新 torch (#2588) - @gradientsky