Google的大腦團隊是開源Tensor2Tensor，這是一個新的深度學習庫，旨在幫助研究人員從領域內最新論文中復制結果，并通過嘗試新的模型、數據集和其他參數的組合來拓寬可能的界限。人工智能研究中變種的數量眾多與新開發的快節奏相結合，使實驗難以在截然不同的兩者間進行匹配。這是研究人員的痛苦，拖慢了研究進程。
Tensor2Tensor庫在進行人工智能研究時可以更容易地保持最佳實踐。它配備了各種關鍵要素，包括超參數、數據集、模型架構和學習速率衰減方案。
最好的地方在于，這些組件中的任何一個都可以以模塊化的方式進出，完全不會破壞任何東西。從培訓的角度來看，這意味著有了Tensor2Tensor，你可以隨時引入新的模型和數據集 ——比通常可能使用的方式要簡單得多。
在追求幫助研究成果在實驗室外可復制方面，谷歌并不孤單。Facebook最近開放了ParlAI的源代碼，它是一款可以將常用數據集打包進行對話研究的工具。
與之類似，谷歌的Tensor2Tensor也附帶了最近的谷歌研究項目，例如“Attention Is All You Need（你需要的只是專注）”和“One Model to Learn Them All（一個模塊了解全部）”等。現在可以在Github上使用這一切，所以您就可以開始訓練自己的深度學習支持的工具了。
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