在提高人们社会活动质量的同时，互联网可能会对一些网民造成伤害。要正确认识网络的两面性，扬长避短，充分发挥其对生活的积极促进作用。把网络当成生活的补充，就能享受到网络的诸多好处。接下来，这篇文章将告诉你互联网技术的正能量。

微软的Project InnerEye多年来一直参与构建和部署机器学习模型。该团队一直与医生、临床医生和肿瘤学家合作，帮助他们完成放疗、手术计划和定量放射学等任务。这减轻了该领域相关人员的负担。

该公司表示，InnerEye项目的目标是通过允许研究人员和医疗从业者构建自己的医学成像模型，实现“医学图像分析AI民主化”。考虑到这一点，团队今天发布了作为开源软件的InnerEye深度学习工具包。该工具包基于PyTorch构建，并与微软Azure高度集成，以简化模型的培训和部署过程。

具体来说，InnerEye深度学习工具包将允许用户构建自己的图像分类、分割或排序模型。他们将能够选择建立自己的神经网络，或者从其他地方引进它们。这个项目的动机之一是为用户提供一个抽象层，这样他们就可以部署机器学习模型，而不用太担心细节。不出所料，Azure机器学习服务的常见优势也将与工具包捆绑在一起：

将集群扩展到多个计算节点，在多个GPU上训练模型。

仅通过实验支付。

通过使用低优先级节点节省成本

使用最新的图形处理器、智能处理单元(IPU)和现场可编程门阵列(现场可编程门阵列)

使用Azure机密计算等高级功能。

微软研究公司的Project InnerEye团队希望该工具包将机器学习技术整合到治疗方法中，从而提供长期实用的解决方案。如果您对签出工具箱感兴趣或者想要对它有所贡献，您可以在GitHub上签出这个存储库。这个工具包提供的所有功能都可以在这里找到。