CaffeOnSpark的示例分析

CaffeOnSpark的示例分析，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

又有一家科技巨頭向全世界公開了他們的 know-how 人工智能。2月25日，Yahoo 發(fā)布了 CaffeOnSpark  人工智能的源代碼，每個學術(shù)研究人員或是大公司都可以使用或是加以修改。

Yahoo 在科技方面的實力大概鮮有人知。事實上開源 Hadoop 就是 Yahoo 孵化的；Facebook、Twitter  以及其他不少公司都在用這個數(shù)據(jù)處理平臺。因此在人工智能方面，Yahoo 公司有著獨到的長處，因為在培訓人工智能系統(tǒng)的時候，數(shù)據(jù)就和算法一樣重要。而且 Yahoo  手握著全球最有趣的資料庫之一：相片社群網(wǎng)站 Flickr。

就如諸多新的開源人工智能項目一樣，CafffeOnSpark  的根基是深度學習。深度學習是人工智能的一個分支，以其人類語音、照片和視頻等的識別能力見長。Yahoo 就是用這項技術(shù)來識別照片中的不同內(nèi)容，以此改良  Flickr 網(wǎng)站的搜索結(jié)果。與其他網(wǎng)站不同，F(xiàn)lickr 的圖片搜索并不是靠圖片描述或是用戶輸入的關(guān)鍵詞。Yahoo  會教電腦如何識別照片的某種特征，例如特定的顏色，甚至是物體或動物。

在最近幾個月里，Google 開放了深度學習網(wǎng)絡(luò) TensorFlow 的源代碼，Microsoft 開放了類似的網(wǎng)絡(luò) CNTK，F(xiàn)acebook  分享了人工智能硬件設(shè)計，中國搜索引擎巨頭百度也公開了深度學習訓練軟件。

這些開源技術(shù)項目都各自有所側(cè)重，偏向不同。例如 Yahoo 的目的是要在現(xiàn)存的系統(tǒng)上運行深度學習，避免把數(shù)據(jù)從一個地方傳輸?shù)搅硪粋€地方。Yahoo  的構(gòu)架副總裁 Andy Fent  向我們解釋，訓練深度學習系統(tǒng)識別圖片需要巨量的數(shù)據(jù)信息。你得往算法里放大量的例子，越多越好，比如如果是一只貓的話，系統(tǒng)要足夠的圖才會「學會」辨認貓之間的共同特征，分辨貓和其他動物。

Flickr 網(wǎng)站上有成千上萬張圖片，足夠拿來訓練人工智能了。但是開發(fā)團隊不想把這些圖片從 Flickr  服務(wù)器傳送到另一層運行深度學習軟件的服務(wù)器里。于是他們發(fā)明了在已有的構(gòu)架上運行深度學習軟件的方法。

從名字上看，CaffeOnSpark 結(jié)合了兩種現(xiàn)有的科技：深度學習框架 Caffe 和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng) Spark。Yahoo 所做的就是想辦法在  Spark 層次上運行 Caffe。找到方法后，Caffe 不僅可以在 Spark 上運行，還可以兩者一起在 Hadoop 上運行。Yahoo  的開發(fā)不僅會讓人工智能開發(fā)者用更簡單熟悉的工具、省去傳送數(shù)據(jù)的麻煩過程，還能讓深度學習更方便地同時處理數(shù)個服務(wù)器的內(nèi)容。Feng 還特意告訴我們，這一點  Google 的 TensorFlow 目前還做不到，Yahoo 領(lǐng)先了一步。

關(guān)于CaffeOnSpark的示例分析問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。