微出口 | Facebook深度学习框架Caffe2是个什么鬼?AI又要掀波澜

2017-04-19 14:28:10 来源:新智元
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Facebook 开发者大会今天召开。同时,Facebook 宣布开源 production-ready 的深度学习框架 Caffe2,轻量级、模块化,在移动端和云上都做了优化。同时提供的还有 C++ 和 Python API,以及模型库 Caffe2 Model Zoo,里面有视觉、语音、翻译等预训练模型,方便开发人员和研究者直接使用。

AI 模型的训练和部署通常与大量数据中心或超级计算机相关联,原因很简单。从大规模的图像、视频、文本和语音等各种信息中持续处理、创建和改进模型的能力不是小型计算擅长的。在移动设备上部署这些模型,使其快速轻量级运转,同样是令人生畏的任务。克服这些挑战需要一个强大、灵活、便携式(portable)深度学习框架。

Facebook一直在与开源社区一起建立这样一个框架。今天,我们将第一个生产就绪(production-ready)的 Caffe2 开源,这是一个轻量级和模块化的深度学习框架,强调便携性,同时保持了可扩展性和性能。

我们致力于为社区提供高性能的机器学习工具,以便每个人都能创造智能应用和服务。Caffe2 提供了教学和示例,演示了用一台机器上的多颗 GPU 或多台机器的一颗或多颗 GPU 进行大规模学习。学习训练和部署 iOS,Android 和 Raspberry Pi 模型。在模型库 Caffe2 Model Zoo 里面的预训练模型,只需几行代码就能运行。

Facebook 部署 Caffe2 旨在帮助开发人员和研究人员 训练大规模机器学习模型,并在移动应用中提供 AI 驱动的用户体验。现在,开发人员可以获取许多相同的工具,能够在大规模分布式场景训练模型,并为移动设备创建机器学习应用。

我们与英伟达,高通,英特尔,亚马逊和微软密切合作,在云端和移动环境两个方面都对 Caffe2 做了优化。这些合作将使机器学习从业者能够使用更复杂的模型快速地进行实验,并部署下一代 AI 增强型的应用和服务。

Caffe2 会持续更新,欢迎提供意见和建议。

更新信息可以查看 Caffe2 文档和教程请访问 caffe2.ai,并查看 GitHub 源代码。(下文有介绍。)

Caffe2 原理(Philosophy)

Caffe2 的原理与 Caffe 相同,开发原则可以概括为以下5点:

表达(Expression):模型和优化被定义为纯文本模式(plaintext schema)而不是代码。

速度:对学界和产业界都一样,速度对于最先进的模型和大数据至关重要。

模块化:新任务和设置需要灵活性和扩展性。

开放性:科学和应用进步需要通用代码(common code),参考模型和重现性(reproducibility)。

社区:学术研究、startup prototypes 和工业应用通过在 BSD-2 项目中联合讨论和开发,共享实力。

Caffe2:Caffe 的实验性再造,用更灵活的方式组织计算

 


根据 Github 页面介绍,Caffe2 这个深度学习框架,在制作时就考虑到了表达(expression)、速度和模块化这些特性。

Caffe2 是 Caffe 实验性的再造,可以提供更灵活的方法组织计算。

Caffe2 是根据 BSD 2-Clause 许可证条款发布的。

目前确定可以运行的 Build Status 如下:
Ubuntu 14.04 (GCC)
√ Default CPU build

√ Default GPU build

OS X (Clang)
√ Default CPU build

√ Default GPU build

Options (both Clang and GCC)
√ Nervana GPU

× ZMQ


√ RocksDB

√ MPI

√ OpenMP

√ No LMDB

√ No LevelDB

√ No OpenCV

BLAS
√ OpenBLAS

√ ATLAS

× MKL

其他
√ CMake 2.8 support

√ List of dependencies for Ubuntu 14.04

√ List of dependencies for Ubuntu 16.04

√ List of dependencies for OS X

 

 
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