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Caffe2代码全部并入PyTorch

讲述:杜力大小:1.01M时长:02:13
近日,Caffe2 在 Github 上的开源代码正式并入 PyTorch,至此,Facebook 主力支持的两大深度学习框架已合二为一。这两大框架,在整个深度学习框架格局中都极受关注。
自 2017 年 1 月发布之后,由于调试、编译等多方面的优势,PyTorch 已经成为很多科研机构首选的深度学习框架;而 2017 年 4 月推出的 Caffe2 则具有可在 iOS、安卓和树莓派等多种设备上训练和部署模型的优势。
尽管获得了很多用户的支持,在面对谷歌支持的 TensorFlow 生态时,PyTorch 和 Caffe2 各自仍有短板,此次“合并”或许会成为深度学习工程领域新形势的一个开始。
对于此次“合并”,作为 Caffe2 作者,现任职于 Facebook 的贾扬清表示,将这两个框架整合起来可以极大提升开发效率,为广大开发者提供便利,而他们也会有进一步计划。
他在知乎上写道,因为 PyTorch 有优秀的前端,Caffe2 有优秀的后端,整合起来以后可以进一步最大化开发者的效率。目前 Facebook 的人工智能实验里大概有超过一半的项目在使用 PyTorch,而产品线全线在使用 Caffe2,所以两边都有很强的动力来整合优势。
同时,贾扬清强调,开发效率是他在 Facebook 非常重视的一个方向:去年年中的时候启动了 ONNX 项目,然后帮助搭建了 ONNX team,来增强不同框架甚至不同公司之间的协作,而 Caffe2 和 PyTorch 在代码层的合并也是从那个时候开始逐渐推动的一项内容。
不过他并没有透露下一步的计划。
此前,针对深度学习框架碎片化问题,比如在 A 框架上训练的神经网络模型无法直接在 B 框架上使用,开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个平台的问题,Facebook 和微软共同推出了开源项目 ONNX。目前,CNTK、PyTorch、Caffe2、MXNet 等均已宣布支持 ONNX。
而现在,随着 PyTorch 和 Caffe2 结合,这将会是解决深度学习框架碎片化,创造一个更加便利的开发环境的一大步。
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