Facebook发布了一篇学术论文和一篇博客来介绍Torchnet，这是一个专为优化深度学习设计的人工智能软件。 Deep learning是当下一个很热门的话题。它通过很多标注好的数据来训练人工神经网络，然后通过神经网络对新数据做出预测。Facebook没有像大多数的深度学习框架那样从头开始实现，而是在一个之前Facebook开源的库Torch的基础上实现的。 “它将工作大大简化，比如，完全封装了I/O。很多时候，如果你想训练很大的数据集合，就不得不关心这个问题。”Facebook人工智能实验室的科学家Laurens van der Maaten说，“这并不是这个框架的重点，I/O不会让Torch变快或变慢。” Torchnet使用Lua脚本语言开发，可以运行在标准的x86芯片或者图形处理单元（GPUs）上，提高了代码的重复使用率。这意味着在以后的开发中开发者可以使用这个框架来简化工作，并且降低引入Bug的几率。Laurens van der Maaten说。 Facebook并不是唯一一家开发Torch的公司，尤其是Torch/nn库；Twitter也参与了，据van der Maaten称，Twitter的工程师和他谈到这个项目时显得非常激动。 亚马逊,谷歌,微软和一些其他公司最近都发布了新的深度学习框架。Facebook之前也开源了很多项目，比如React Native和Presto，现在开源Torchnet，也是一件理所应当的事。 van der Maaten说，Theano框架有点像Blocks和Fuel。 Torchnet并不受限于Torch。它非常抽象，“可以通过其他的框架实现”，例如Caffe和谷歌的TensorFlow， van der Maaten和他的同事Ronan Collobert和Armand Joulin在博客中写到。 Facebook在六七个月之前提出了Torchnet的第一个版本，“有很多不同的团队将其用在不同的用途上。”van der Maten说。 他不能透漏Facebook具体将Torchnet用在什么地方，但是可以猜测应该是和图像识别、自然语言处理相关。比如找到相关的Instagram图片，或者为你的时间线推送最适合你的消息。Facebook想让它提供的内容成为全互联网最人性化的，不仅为了留住老用户，也为了留住新用户，所以这对Facebook来说非常重要。
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