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GitHub

Amazon於上周透過GitHub釋出了該公司的深度學習工具DDSTNE(Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine),強調其速度與規模都已超越實驗性質,可部署在實際的應用上。

DDSTNE為一軟體函式庫,可用來建置深度學習的機器學習模型,標榜在有稀疏數據的某些任務訓練上超越了現有各種開放源碼深度學習函式庫,例如在相關任務執行速度是Google TensorFlow的2.1倍。

Amazon說明,開源DDSTNE的用意在於將深度學習的應用從說話、對語言的理解及物件辨識延伸到諸如搜尋與推薦等其他領域,集思廣益以推動創新。當初Amazon打造DDSTNE的原因即是為了以軟體來簡化推薦商品予該站用戶的流程。

相較於其他開放源碼的深度學習專案,DDSTNE的優點在於可訓練稀疏資料,而且能夠自動分配運算任務到所有可供使用的GPU,因此得以加速運算並支援更大的模型。


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