向来在云端上较劲的微软及Amazon Web Service (AWS) 竟然也合作了。两家公司周四宣布名为Gluon的深度学习函式库,可让各种开发人员开发、训练机器学习模型,及部署到云端、前端装置及app上。
开发人员要打造神经网络要集结三项元件,包括大量的训练用资料、模型及算法。由于资料十分庞大,模型及算法又复杂,因此训练一个模型需要花费数天到数周的时间。深度学习引擎像是Apache MXNet、微软的Cognitive Toolkit及Google TensorFlow已经走向最佳化以加速训练时程。然而上述引擎需要开发人员一开始以复杂、冘长的程式码来定义模型及算法,定义好后就很难变动。其他学习工具比较容易使用,但缺点是降低速度,拉长训练时间。
Gluton就结合了这些方法的优点,具备简单易懂的编程界面,让开发人员可以快速建立神经网络原型及实验,其训练方法对底层引擎速度的影响也降到最小。利用Gluon界面,开发人员使用Python API和一些内建的神经网络元件即可快速打造机器学习模型,又能动态调整其大小及型态。此外,它还整合了训练算法及神经网络模型,使开发人员可分阶段执行模型训练,未来除错、升级较容易,神经网络也能重新使用。
Amazon AI副总裁Swami Sivasubramanian指出,今天神经网络的建立和训练除了十分费时费工,也有相当难度,Gluton正是为了解决这个问题而生,有了它,开发神经网络和训练模型,就和开发app一样简单。
Gluton界面目前支援Apache MXNet 0.11,即将推出的新版也将支援Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)。目前AWS和微软已经出版了Gluon的参考规格,以便其他深度学习引擎可与之整合。相关文件也出版于Apache网站。
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