
Thai: 
ถ้าคุณต้องการ deep learning library คุณภาพสูง
ที่มี extensions ดีๆ และการสนับสนุน
จากชุมชนขนาดใหญ่มากมาย คุณก็ควรดู Torch
Torch รองรับ GPU
ตัวเลือกเพื่อตั้ง deep net โดยปรับค่า hyper-parameters และคุณสมบัติที่มีประโยชน์
มากมาย ลองดูกัน
Torch พัฒนาโดย Ronan Collobert และ Soumith Chintala จาก Facebook, Clearment Farabet
จาก Twitter, และ Koray Kavukcuoglu
จาก Google DeepMind
Torch เป็น library สำหรับ LuaJIT เป็น implementation ชื่อดังในภาษาโปรแกรม Lua. Library
มีการคำนวณคณิตศาสตร์แบบเวกเตอร์
เบื้องหลังอัลกอริทึม Deep Learning
นอกจากนี้ ยังมี libraries อื่นๆ ที่ขยาย
ฟังก์ชันของ Torch ไปยังแอพพลิเคชั่น

English: 
If you want a high-quality deep learning library
with plenty of great extensions and the support
of a large community, then you should take
a look at Torch.
Torch offers GPU support, the option to set
up a deep net by configuring its hyper-parameters,
and many other useful features.
Let’s check it out.
Torch was developed by Ronan Collobert and
Soumith Chintala of Facebook, Clement Farabet
of Twitter, and Koray Kavukcuoglu of Google
DeepMind.
Torch is a library for LuaJIT, a popular implementation
of the Lua programming language.
The library provides a powerful vectorized
implementation of the math behind Deep Learning
algorithms.
In addition, there are many libraries that
extend Torch’s functionality for various

Thai: 
ต่างๆ ทั้งหมดนี้สนับสนุนโดยชุมชนขนาดใหญ่
Torch ทำให้คุณตั้ง เทรน และรัน 
deep net ได้โดยปรับค่า
hyper-parameters เมื่อปรับแล้ว
คุณสามารถเรียก deep net ได้ใน routines ของ
โปรแกรมคุณ
Torch และ libraries ขยายมากมายทำให้คุณ
สร้าง deep net ทุกแบบ
ที่เราเคยเห็น แถม libraries บางอัน
มีคุณสมบัติพิเศษ ซึ่งมีประโยชน์
ในโปรเจคของคุณ ตัวอย่างเช่น CUDA library
ชื่อ CuTorch สนับสนุน GPU
ซึ่งไม่รวมอยู่ใน Torch library มาตรฐาน
NN library ทำให้คุณทำงาน
กับ architectures ต่างๆ และซ้อนเน็ต
แบบต่างๆ เข้าด้วยกันได้ Cephes ขยาย Torch
ไปยัง library คณิตศาสตร์พิเศษ
DP เป็น deep learning library สำหรับจัดวาง
กระบวนการวิจัยและพัฒนา 
NNgraph เป็นเครื่องมือด้านกราฟให้ NN library

English: 
applications, all of which are supported by
a large community.
To some extent, Torch allows you to set up,
train, and run a deep net by configuring its
hyper-parameters.
Once configured, a deep net can be called
within the routines of your program.
Torch and its many extended libraries allow
you to build just about every type of deep
net that we’ve seen.
But some libraries provide special features
that could be useful for your project.
For example, the CUDA library “CuTorch”
provides GPU support, which is not included
in the standard Torch library.
The “NN” library allows you to work with
different architectures and stack different
nets together.
“Cephes” extends Torch with a specialized
math library.
“DP” is a deep learning library for streamlining
the R&D process.
“NNgraph” provides graph tools for the
“NN” library.

Thai: 
ยังมี extensions สำคัญๆ อีกมากมาย
ถ้าคุณอยากเรียนต่อล่ะก็ ลองดู
เว็บไซต์ Torch ได้
คุณเคยใช้ Torch library ใน Deep Learning Projects 
ของคุณไหม? ช่วยคอมเมนต์
และแบ่งปันประสบการณ์หน่อย
ต่อไป -- เราจะดู Caffe กัน

English: 
There are many other important extensions,
so if you want to learn more, be sure to check
out the Torch website.
Have you ever used the Torch library in one
of your Deep Learning projects?
Please comment and share your experiences.
Next up – we’ll take a look at Caffe
