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微軟亞馬遜聯手發布深度學習庫Gluon，適合所有段位的煉丹師

安妮 編譯整理

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

昨天，亞馬遜AWS和微軟共同宣布推出深度學習庫Gluon。Gluon為各種水平的深度學習開發人員設計，幫助煉丹師們在雲端、App和其他設備上設計原型，創建、訓練和部署複雜的深度學習模型。

Gluon已經與深度學習引擎Apache MXNet合作。亞馬遜今天表示，在即將發布的版本中，Gluon還將支持另一個深度學習引擎，也就是微軟認知工具包(CNTK)。

這不是Gluon第一次亮相了。在CVPR 2017上，亞馬遜AI主任科爾學家李沐就提出了MXNet的重要新接口Gluon，還撰文介紹MXNet/Gluon的教程。

有了Gluon助力，開發人員能用簡單的Python API建立機器學習模型和一係列預構建、優化的神經網絡組件。值得一提的是，Gluon適用於所有水平的開發人員用簡潔的代碼構建神經網絡，並且基本不會影響性能。

李沐MXNet/Gluon教程地址：

https://github.com/mli/cvpr17

簡潔可理解

神經網絡的構建有三要素：訓練數據、模型和算法。算法用來訓練模型理解數據模式，因為數據量龐大並且模型的算法複雜，訓練模型經常需要幾天甚至幾周的時間。

雖然，像Apache MXNet、微軟CNTK和TensorFlow這樣的深度學習引擎中有優化和加速訓練的方法。然而，這些引擎通常需要開發人員用難以更改的冗長代碼預先定義算法和模型。有些深度學習工具能幫助開發人眼更容易地構建模型，但會犧牲部分訓練性能。

驚喜的是，Gluon兼具這兩種類型工具的優點。這是一種簡潔的、可理解的編程接口，能用對底層引擎速度影響最小的方式幫助開發人員快速構建神經網絡原型和實驗。

開發人員可用Gluon實時創建神經網絡，並動態改變它們的大小和形狀。此外，由於Gluon將訓練算法和神經網絡模型結合在一起，開發人員可以逐步執行模型訓練。

這意味著，調試、更新和重用神經網絡都容易了很多，使用與所有水平的開發人員。

“機器學習的潛力隻有在所有開發人員都可以訪問的情況下才能體現。目前，構建和訓練機器學習模型仍需大量的專業技能，”亞馬遜AI副總裁Swami Sivasubramanian說，“Gluon讓構建神經網絡和訓練模型像構建應用程序一樣簡單。”

物盡其用

這次聯手不是微軟和亞馬遜第一次在AI領域的合作。今年9月，AWS加入雲計算基礎設施，和微軟、穀歌、IBM結盟提供現代雲管理技術。

今年8月底，亞馬遜Alexa和微軟小娜結盟，兩者聯手打造不同場景下可用的智能語音助手。

外媒TechCrunch的記者 Ingrid Lunden認為，這些合作似乎預示著另一種商業趨勢——科技行業意識到，在一個需要巨大數據集和協作的技術領域，合作能獲益更多。

微軟AI研究部副總裁Eric Boyd在聲明中表示:“這對整個行業非常重要，行業共同努力、共享資源，可以構建更有益於社區的技術。”

“這就是微軟與AWS合作創建Gluon，並將其定義為開放的AI生態係統的原因。機器學習有能力改變我們工作、互動和交流方式。為了實現這一目標，我們需要物盡其用，而Gluon就是朝著這個方向邁出的一步。”Eric Boyd表示。

最後，附代碼地址：

https://github.com/gluon-api/gluon-api/

及微軟官方介紹：

https://news.microsoft.com/2017/10/12/aws-and-microsoft-announce-gluon-making-deep-learning-accessible-to-all-developers/

—完—

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最後更新：2017-10-13 19:59:04

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