Facebook开源深度学习框架Torchnet，加快A.I研究步伐
今天，在新发布的一篇学术报告中，Facebook详细介绍了新的人工智能开源软件Torchnet，用于简化深度学习。
深度学习是当下一种时髦的学习方式，涉及到培训人工神经网络处理大量的数据，如图片，然后让神经网络做出新数据的预测。与其建立一个全新的深度学习框架， Facebook选择的是在 Torch 上编译一个开源库，Facebook先前也曾致力于此。
“这使得它很容易实现完全隐藏 I/O（输入/输出）成本功能，而如果你想创建一个实用的大型深度学习系统，你就很需要这项功能的。”Facebook人工智能研究所（FAIR）的一名科学家Laurens van der Maaten在一次采访中这样说道，“我们并不是要让Torch运作的更快或者更慢或者其他怎样，这些都不是框架的重点所在。”van der Maaten 还表示，Torchnet 是用 Lua 脚本语言写成，能够在标准的x86芯片或图形处理单元（GPUs）上运行，也可以让程序员重用某些代码。这样一来就能够降低工作量，同时也可以降低出现bug的几率。
Facebook 并不是唯一一家为 Torch 编译工具的公司，Twitter也这样做过，可以肯定的是，同van der Maaten聊过的一些Twitter的员工似乎也对 Torchnet 感兴趣。亚马逊、谷歌和微软也在近几个月发布了全新的深度学习框架，Facebook之前一直致力于开发原生开源项目，如React Native和Presto，所以现在Facebook做出一些改变看上去还是挺有意思的。
van der Maaten 说道：“这种方法同Theano框架的Blocks and Fuel库有点相似。”
在这份报告中，van der Maaten写道：Torchnet 可能并不会一直局限在Torch上使用，Torchnet 是抽象的，可以轻松应用到其他框架中，例如Caffe 还有谷歌的TensorFlow框架。
在六、七个月前，Facebook发布了Torchnet的第一版本。van der Maaten说道：“现在有许多团队在不同应用中使用这一版本。”他没有说具体是Facebook的哪些工作依赖于Torchnet，但它可以被应用到图像识别和自然语言处理等方面，这样一来便可以在一些事情上派上用场，例如找到相关的Instagram图片来为News Feed选择最佳Facebook帖子。Facebook希望它的内容能够比网络上的其他内容都更具吸引力，这样既可以留住“回头客”又能够吸引新用户，所以这是很重要的东西。
