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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