Torch平台神经网络压缩研究与应用需求文档

"《基于Torch平台的神经网络压缩研究与应用》需求文档v2.21" 本文档详细阐述了基于Torch平台的神经网络压缩研究与应用的需求，旨在为项目组成员提供清晰的工作指导，确保项目的有效追踪与管理。Torch是一个由Lua语言编写的计算框架，特别适合于机器学习算法的实现，被众多科技巨头如Facebook和Twitter用于定制化的深度学习解决方案。 Torch的设计理念在于提供高度灵活性和速度，同时简化科学算法的构建过程。其强大的生态系统包括多个包，覆盖了机器学习、计算机视觉等多个领域，且在CPU和GPU上支持高效的并行计算。这使得用户能够方便地构建复杂的神经网络架构。 文档内容包括用例图展示的Torch系统功能需求，详细描述了参与者、用例以及系统的核心流程。此外，文档还涵盖了系统运行所需的硬件和软件环境要求。引用的文献则为nn包的官方文档和关于深度压缩的学术论文，以支持神经网络压缩的研究。 在需求分析部分，文档分别针对深度学习初学者和科研人员进行了业务需求分析： 对于初学者，他们需要一个易用的平台，能快速搭建基本的神经网络，无需深入了解底层细节。Torch的简洁接口和丰富的库组件能够满足这一需求。 对于科研人员，他们可能需要更高级的功能，如即时模型训练和调整，以及更复杂的网络结构。Torch的灵活性和可扩展性使其成为这类用户的理想选择，他们可以利用Torch进行深入研究和实验。 通过这份需求文档，项目组成员将明确各自的任务，确保神经网络压缩研究在Torch平台上顺利进行。同时，文档为系统设计、开发和测试提供了明确的指导，以达到高效、实用的压缩技术目标。