新工具lobe也许能满足你对深度学习的所有幻想，重要的是不用写代码

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编者按：你是否想过有一天，某款APP能识别你的表情，将其生成已有的Emoji。或者当你打开摄像机对着一株植物，它能立即显示植物的名字。甚至当你不在家时，它还能帮你监控婴儿，如果宝宝醒了会立刻通知你……这些智能化的行为如今在一项名为lobe的工具上都能实现了，这款可视化工具能建立、训练并安装个性化的深度学习模型，而且开发者不用编写任何代码。

Lobe由一家位于美国旧金山的创业公司打造，其发明者认为，建立深度学习模型是一个非常缓慢且复杂的过程，其中最难的地方是找到一个起点，可供学习的语言有很多，甚至当你准备好的时候，很难想象并理解自己到底要做什么。这就是他们创建Lobe的原因，它可以让来自不同背景和专业的人用深度学习进行发明创造。

只需拖动文件夹，它将自己学习

Lobe是一款易于使用的可视化工具，你可以创建自定义深度学习模型，快速训练，无需编写任何代码就能将其直接部署到APP中。

整个过程分为三部分。第一步，模型构建。先从桌面拖动一个训练示例文件夹，Lobe将自动创建一个深度学习模型并开始训练。然后它会调整设置并连接预训练部分对模型进行微调。

第二步，训练。随着模型的改进，你可以使用交互式图表和测试结果实时监控培训进度。在云端的训练能快速生成结果，同时不会降低计算机的速度。

第三步，部署。训练完成后，你可以导出经过训练的模型到CoreML或TensorFlow，然后将其安装在iOS或安卓的应用中。或者使用简单方便的Lobe开发者API，直接从云端远程运行模型。

把lobes连接在一起

将智能构建模块lobes连接在一起，以快速创建自定义深度学习模型。例如，连接Hand & Face lobe可以查找图像中最显眼的手。然后连接Detect Feature lobe，以查找手中的重要特征。最后连接Generate Labels lobe，预测图中对应什么emoji。通过调整每个lobe的独特设置来优化你的模型，或者深入内部编辑某个lobe的子层。

数据集可视化

在lobe工具中，模型训练的资料能以视觉化的方式呈现，提供使用者浏览并拖拉排序的所有资料。点击图标就能查看这个例子是如何在模型中工作的。你的数据集也可以自动分成Lesson和Test两部分。Lesson可以教模型如何训练，Test是用来评估模型在真实世界里它从未见过的例子上表现得如何。

实时查看结果

由于在云端训练的速度非常快，你能随时得到模型表现的结果，计算机的速度也不会减慢。你可以通过交互图表控制模型的精确度，理解它是如何随时间进行改进的。最终它会自动选择最佳精确度，所以你无需担心出现过度拟合的情况。

对每层进行高级控制

lobe虽然提供了高阶的操作工具，但是底层建立在深度学习框架TensorFlow和Keras基础之上，因此lobe可以让你深入了解模型的每一层。调整参数、添加图层、用数百个高级lobes块设计全新的体系结构。而这些操作皆在使用者拖拉界面的时候同步生效。

添加到你的应用中

当模型完成训练后，它可以导出到TensorFlow或CoreML，并直接在你的app中运行。或者通过Lobe开发者API，你的模型可以被传送到云服务器中，然后用你选择的语言与app进行整合。由于Lobe建立在行业标准之上，你的模型性能和兼容性是一流的（原文附各语言部署代码：https://lobe.ai）。