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摘要：賈揚清現(xiàn)身說法發(fā)布后，作者賈揚清在上連發(fā)四記解答。，賈揚清一上來就表明了身份。正式發(fā)布新框架有何不同賈揚清親自解答有人問搞出意義何在現(xiàn)在已經(jīng)有等諸多框架。賈揚清說和團(tuán)隊緊密合作。
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圖左為Caffe2作者賈揚清
今天凌晨召開的F8大會上，F(xiàn)acebook正式發(fā)布Caffe2~
隨著人工智能的發(fā)展，在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模人工智能模型以及部署各機(jī)器的計算量時，通常要在大量數(shù)據(jù)中心或超級計算機(jī)的支持下完成。
能夠從不同信息中，如圖像、視頻、文本和語音等，不斷處理、創(chuàng)建和改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)模型，部署在大規(guī)模計算平臺上高速運行，這是個不小的難題。
同時，在移動設(shè)備上部署這些模型，使其快速有效地運行，也是一項艱巨的任務(wù)?？朔@些挑戰(zhàn)需要一個強(qiáng)大、靈活和輕便的深度學(xué)習(xí)框架。
Facebook一直試圖建立一個這樣的框架。今天，這家美國社交巨頭，開放了Caffe2的第一個正式版本，官方介紹說：這是一個輕量化和模塊化的深度學(xué)習(xí)框架，在強(qiáng)調(diào)輕便性的同時，也保持了可擴(kuò)展性和計算性能。
Caffe2的特性：
Caffe2框架可以通過一臺機(jī)器上的多個GPU或具有一個及多個GPU的多臺機(jī)器來進(jìn)行分布式訓(xùn)練。
也可以在iOS系統(tǒng)、Android系統(tǒng)和樹莓派（Raspberry Pi）上訓(xùn)練和部署模型。
只需要運行幾行代碼即可調(diào)用Caffe2中預(yù)先訓(xùn)練好的Model Zoo模型。
Caffe2框架已經(jīng)應(yīng)用在Facebook平臺上。
NVIDIA（英偉達(dá)），Qualcomm（高通），Intel（英特爾），Amazon（亞馬遜）和Microsoft（微軟）等公司的云平臺都已支持Caffe2。
GitHub上有Caffe2的源代碼。
Caffe2和Caffe有何不同？
Caffe2發(fā)布后，外界最多的討論之一，就是發(fā)出上述疑問。去年12月，賈揚清曾經(jīng)解釋過一次：“目前Caffe2還不能完全替代Caffe，還缺不少東西，例如CuDNN。與Caffe2相比，Caffe仍然是主要的穩(wěn)定版本，在生產(chǎn)環(huán)境中使用仍然推薦Caffe”。
現(xiàn)在Caffe2正式發(fā)布，這個推薦肯定要改成新版本了。
Caffe2的基本計算單位是Operator。對于適當(dāng)數(shù)量和類型的輸入?yún)?shù)，每個Operator都包括所需的計算邏輯。Caffe和Caffe2的總體差異如下圖所示：
官方提供了從Caffe遷移到Caffe2的教程，據(jù)說這個遷移非常簡單。
Caffe2和PyTorch有何不同？
這是另外一個疑問。
Caffe2長于移動和大規(guī)模部署。雖然Caffe2新增了支持多GPU的功能，這讓新框架與Torch具有了相同的GPU支持能力，但是如前所述，Caffe2支持一臺機(jī)器上的多個GPU或具有一個及多個GPU的多臺機(jī)器來進(jìn)行分布式訓(xùn)練。
PyTorch適合進(jìn)行研究、實驗和嘗試不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；而Caffe2更偏向于工業(yè)應(yīng)用，而且重點關(guān)注在移動端上的表現(xiàn)。
賈揚清現(xiàn)身說法
Caffe2發(fā)布后，作者賈揚清在reddit上連發(fā)四記解答。“Yangqing here”，賈揚清一上來就表明了身份。
Caffe2正式發(fā)布！新框架有何不同？賈揚清親自解答
有人問搞出Caffe2意義何在？現(xiàn)在已經(jīng)有PyTorch、TensorFlow、MXNet等諸多框架。
賈揚清說Caffe2和PyTorch團(tuán)隊緊密合作。他們把Caffe2視作一種生產(chǎn)力的選擇，而把Torch視作研究型的選擇。而在構(gòu)建AI模塊時，他們也持有一種“非框架”的理念，例如Gloo、NNPACK和FAISS等可以被用于任何深度學(xué)習(xí)框架。
有人問Caffe2接受外部貢獻(xiàn)么？
賈揚清說大愛外部貢獻(xiàn)，也會在開源方面繼續(xù)努力。
有人問Caffe2是否用了Torch的代碼庫，以及CUDA等相關(guān)支持的問題。
賈揚清說他們正在計劃讓Caffe2和Torch和PyTorch共享后端，這幾個框架已經(jīng)共享Gloo用于分布式訓(xùn)練，THCTensor、THNN和其他C/C++庫也將會共享。
在GPU層面，Caffe2使用了CUDA和CUDNN。賈揚清和團(tuán)隊也試驗了OpenCL，但是感覺用NVIDIA的GPU CUDA效果更好。
另外在其他平臺（例如iOS上），Caffe2使用了特定的工具，例如Metal。一兩天內(nèi)，官方會發(fā)布Metal的實施。
有人問Caffe2支持動態(tài)圖么？
賈揚清給出否定的回答，他表示這是Caffe2和PyTorch團(tuán)隊有意做出的選擇。Caffe2的任務(wù)就是提供較佳的性能，而如果想要極端靈活的計算，請選擇PyTorch。賈揚清認(rèn)為這是一個更好的方式，因為“一個框架通吃”可能會影響性能。
所以，目前Caffe2只支持非常有限的動態(tài)控制，例如動態(tài)RNN。
最后，量子位放出傳送門：
Caffe2的首頁：http://caffe2.ai/
GitGub地址：https://github.com/caffe2/caffe2
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