Японският стартъп за изкуствен интелект Preferred Networks (PFN) дебютира своята библиотека PyTorch pytorch-pfn-extras (PPE) през май. Това е първата библиотека с отворен код на компанията, която подпомага изследванията и развитието в deep learning с помощта на фреймуърка PyTorch. През декември 2019 г.  PFN заяви, че мигрира платформата си за deep learning към PyTorch от собствения си фреймуърк за с отворен код Chainer.

За да улесни прехода, библиотеката pytorch-pfn-extras включва няколко популярни функции на Chainer и:

Extensions and reporter
Функции, често използвани при прилагане на програми за deep leaning, като събиране на показатели по време на обучение и визуализиране на напредъка на обучението

Automatic inference of parameter sizes
По-лесни дефиниции на мрежата чрез автоматично извеждане на размерите на параметрите в лейър чрез входни размери

Distributed snapshots
Намалете разходите за внедряване на разпределен deep learning с автоматизирано архивиране, зареждане и управление на снапшотове

PFN също предоставя на потребителите Chainer към PyTorch ръководство за миграция.