2016年6月23日，Facebook公布了一份學術論文和一篇博客文章，詳細介紹了Torchnet。Torchnet是一個為簡化深度學習而設計的新的開源軟件，是人工智能的一種。
深度學習是時下很熱門的領域，包括在大量數據（比如照片）的基礎上訓練人工神經網絡，然后通過神經網絡來預測新的數據。和很多已有的搭建全新深度學習框架的做法不同，Facebook選擇在Torch的基礎上構建框架，Torch則是Facebook此前開源的庫。
“舉個例子，如果你想訓練一個實用的大規模深度學習系統，你需要很多人力去做，而Torchnet把這件事變得非常簡單，因為它能完全隱藏輸入/輸出的成本，”Facebook人工智能研究（FAIR）實驗室的研究科學家Laurens van der Maaten說，“它并不是將Torch變得快點兒慢點兒或者其他怎么樣，那不是這個框架的重點所在。”
van der Maaten說，Torchnet是用Lua寫的，可以運行在標準的x86芯片或者GPU上，它能讓程序員重復利用特定的代碼，這也就意味著減少工作量的同時降低引入bug的幾率。
Facebook不是唯一一家為Torch/nn library搭建工具的公司，Twitter員工似乎也對Torchnet感到非常興奮。
亞馬遜、Google和微軟，跟很多其他公司一樣，都在近幾個月發布了全新的深度學習框架。大家都想看看Facebook在這時候能做點什么不一樣的，而Facebook此前還曾開源過React Native和Presto。
“如果有什么特別值得一提的，那就是這項舉措有點類似于為Theano框架而做的Blocks和Fuel。”van der Maaten說道。
“Torchnet可能不會僅僅局限于Torch。它的抽象性'能夠輕易地被應用到'其他框架中，比如Caffe和Google的TensorFlow。”van der Maaten和他的同事Ronan Collobert、Armand Joulin在論文中寫道。
Facebook第一個版本的Torchnet是六七個月之前做好的。van der Maaten說：“有一批不同的團隊在不同的應用程序中使用了它。”
van der Maaten沒有指出Facebook依賴Torchnet的地方，但是Torchnet的確可以被應用到很多事情上，比如圖片識別和自然語言處理。當你需要找到相關的Instagram照片，或者從你的News Feed里找出最棒的Facebook推文的時候，它就能派上用場了。Facebook希望它自家的內容比互聯網上其他內容都更吸引人，既是為了讓用戶不斷回來看Facebook，也為了吸引新的用戶，所以Torchnet是個非常重要的東西。
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