Google的大脑团队是开源Tensor2Tensor，这是一个新的深度学习库，旨在帮助研究人员从领域内最新论文中复制结果，并通过尝试新的模型、数据集和其他参数的组合来拓宽可能的界限。人工智能研究中变种的数量众多与新开发的快节奏相结合，使实验难以在截然不同的两者间进行匹配。这是研究人员的痛苦，拖慢了研究进程。

Tensor2Tensor库在进行人工智能研究时可以更容易地保持最佳实践。它配备了各种关键要素，包括超参数、数据集、模型架构和学习速率衰减方案。

最好的地方在于，这些组件中的任何一个都可以以模块化的方式进出，完全不会破坏任何东西。从培训的角度来看，这意味着有了Tensor2Tensor，你可以随时引入新的模型和数据集 ——比通常可能使用的方式要简单得多。

在追求帮助研究成果在实验室外可复制方面，谷歌并不孤单。Facebook最近开放了ParlAI的源代码，它是一款可以将常用数据集打包进行对话研究的工具。

与之类似，谷歌的Tensor2Tensor也附带了最近的谷歌研究项目，例如“Attention Is All You Need（你需要的只是专注）”和“One Model to Learn Them All（一个模块了解全部）”等。现在可以在Github上使用这一切，所以您就可以开始训练自己的深度学习支持的工具了。