Facebook开源CNN机器翻译的PyTorch实现,速度提高80%

简介:
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

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还记得Facebook那篇用CNN做机器翻译的论文吗?Convolutional Sequence to Sequence Learning

在那篇论文中,Facebook的研究人员们展示了他们的研究成果:用CNN来做机器翻译,达到顶尖的准确率,速度则是RNN的9倍。

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同时,Facebook还开放了seq2seq学习工具包fairseq的Torch源代码和已训练的系统。

最近,Facebook又开源了fairseq的PyTorch版:fairseq-py

根据Facebook在GitHub上的介绍,fairseq-py包含论文中描述的全卷积模型,支持在一台机器上用多GPU进行训练,以及CPU和GPU上的快速beam search生成。

fairseq-py可以用来里实现机器翻译,也能用于其他seq2seq的NLP任务。

这个开源工具包同时还包含英译法、英译德的预训练机器翻译模型。

fairseq-py比之前的Torch版更高效,翻译的速度提高了80%,训练速度提升近50%。

fairseq-py的GitHub链接:
https://github.com/facebookresearch/fairseq-py

论文Convolutional Sequence to Sequence Learning:
https://arxiv.org/abs/1705.03122

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Torch版GitHub链接:
https://github.com/facebookresearch/fairseq

用户论坛:
https://groups.google.com/forum/#!forum/fairseq-users

本文作者:李林
原文发布时间:2017-09-19 
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