上图: 在旧金山 2016 年 Facebook F8 大会上
图片版权: Jordan Novet/VentureBeat
2016 年 6 月 23 日,Facebook 公布了一份学术论文和一篇博客文章,详细介绍了 Torchnet 。Torchnet 是一个为简化深度学习而设计的新的开源软件,是人工智能的一种。
深度学习是时下很热门的领域,包括在大量数据(比如照片)的基础上训练人工神经网络,然后通过神经网络来预测新的数据。和很多已有的搭建全新深度学习框架的做法不同,Facebook 选择在 Torch 的基础上构建框架,Torch 则是 Facebook此前开源的库。
“举个例子,如果你想训练一个实用的大规模深度学习系统,你需要很多人力去做,而Torchnet 把这件事变得非常简单,因为它能完全隐藏输入/ 输出的成本,”Facebook 人工智能研究(FAIR)实验室的研究科学家Laurens van der Maaten 说,“它并不是将Torch 变得快点儿慢点儿或者其他怎么样,那不是这个框架的重点所在。”
van der Maaten 说,Torchnet 是用 Lua 写的,可以运行在标准的 x86 芯片或者 GPU 上,它能让程序员重复利用特定的代码,这也就意味着减少工作量的同时降低引入 bug 的几率。
Facebook 不是唯一一家为 Torch/nn library 搭建工具的公司, Twitter 员工似乎也对 Torchnet 感到非常兴奋。
亚马逊、 Google 和微软,跟很多其他公司一样,都在近几个月发布了全新的深度学习框架。大家都想看看Facebook 在这时候能做点什么不一样的,而Facebook 此前还曾开源过 React Native 和 Presto 。
“如果有什么特别值得一提的,那就是这项举措有点类似于为 Theano 框架而做的 Blocks 和 Fuel 。”van der Maaten 说道。
“Torchnet 可能不会仅仅局限于 Torch。它的抽象性’能够轻易地被应用到’其他框架中,比如 Caffe 和 Google 的 TensorFlow。”van der Maaten 和他的同事 Ronan Collobert、Armand Joulin 在论文中写道。
Facebook 第一个版本的 Torchnet 是六七个月之前做好的。van der Maaten 说:“有一批不同的团队在不同的应用程序中使用了它。”
van der Maaten 没有指出 Facebook 依赖 Torchnet 的地方,但是 Torchnet 的确可以被应用到很多事情上,比如图片识别和自然语言处理。当你需要找到相关的 Instagram 照片,或者从你的 News Feed 里找出最棒的 Facebook 推文的时候,它就能派上用场了。Facebook 希望它自家的内容比互联网上其他内容都更吸引人,既是为了让用户不断回来看 Facebook,也为了吸引新的用户,所以 Torchnet 是个非常重要的东西。
要了解更多有关 Torchnet 的内容,请点击论文全文或者博客文章。
本文编译自: Facebook open-sources Torchnet to accelerate A.I. research
感谢侠天对本文的审校。
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