Torch平台神经网络压缩研究与应用需求分析

"《基于Torch平台的神经网络压缩研究与应用》需求文档v2.01" 本文档详述了基于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南，确保项目进度的顺利进行。Torch是一个用Lua编写的计算框架，尤其适合机器学习算法的实现，被众多大型科技公司如Facebook和Twitter用于定制深度学习平台。它以灵活性和速度为核心，拥有丰富的包生态系统，涵盖多个领域，包括机器学习、计算机视觉等。 文档首先阐述了Torch系统的基本概况，强调了其在构建神经网络和优化方面的优势，支持在CPU和GPU上高效地并行化计算。尽管Torch7因其强大的功能受到一部分用户的青睐，但其Lua基础和相对较低的普及度限制了更广泛的使用。文档指出，Deeplearning4j这样的框架，采用Java编写，更符合工业界和易用性的需求。 文档的主要内容包括： 1. **用例图和状态图**：详细描述了Torch系统的功能需求，通过这些图形化模型展示参与者与系统之间的交互，以及系统的核心流程。 2. **RUCM模型**：利用责任分配矩阵（Responsibility Assignment Matrix）来建模功能需求，确保每个组件和功能都有明确的责任归属。 3. **硬件和软件环境要求**：文档还涵盖了系统实施所需的硬件和软件配置，以便团队成员了解必要的运行环境。 4. **术语和缩略语**：为便于理解，文档提供了关键术语和缩略语的解释。 5. **需求分析**：针对不同用户群体，如深度学习初学者，文档特别指出，对于初学者，Torch应提供抽象程度较高的接口，简化底层操作，使他们能专注于构建和实验简单的神经网络。 6. **参考文献**：提到了Torch官方nn包的文档链接，供读者深入学习和参考。 这个需求文档为基于Torch平台的神经网络压缩研究设定了明确的方向，明确了系统设计的目标和预期功能，有助于团队成员理解和执行各自的任务，推动项目的进展。