谷歌發布第二代機器學習系統TensorFlow 完全開源
時間：2025-11-27 13:10:51 來源：桑間濮上網
深度學習對計算機科學而言，谷歌是發布有相當深遠的影響的。它讓尖端科技研究、第代武漢洪山外圍預約（高端外圍）外圍vx《192+1819+1410》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達開發數千萬人日常使用的機器產品成為可能。Google Research宣布推出第二代機器學習系統TensorFlow，學習系統針對先前的完全DistBelief的短板有了各方面的加強，更重要的開源是， 它是谷歌開源的，任何人都可以用。發布
谷歌內部深度學習結構DistBelief開發于2011年，第代它讓谷歌能夠針對數據中心的機器武漢洪山外圍預約（高端外圍）外圍vx《192+1819+1410》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達數千核心，構建更為大型的學習系統神經網絡和規模訓練，典型的完全應用像是提升谷歌應用中的語音識別能力，以及為谷歌搜索加入圖片搜索功能。開源
不過DistBelief存在一些限制，谷歌比如說較難設置，而且和谷歌內部接觸設施緊密結合——這就沒法很好地分享研究代碼了。
所以Google Research宣布推出開源的TensorFlow，這是谷歌的第二代機器學習系統，對于DistBelief的短板做了補足。TensorFlow靈活性佳、可移動、易于使用，而且是完全開源的。基于DistBelief的速度、可擴展性和為產品做準備的特性，TensorFlow做得更為出色。按照谷歌所說，在某些基準測試中，TensorFlow的表現比DistBelief快了2倍。
TensorFlow內建深度學習的擴展支持，不止于此——任何能夠用計算流圖形來表達的計算，都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的機器學習算法都能夠受益于TensorFlow的自動分化（auto-differentiation）。通過靈活的Python接口，要在TensorFlow中表達想法也會很容易。
除了在研究方面，TensorFlow會很有幫助，對于實際的產品也是很有意義的。將思路從桌面GPU訓練無縫搬遷到手機中運行。使用谷歌的樣本模型架構，就能很快地開始使用機器學習技術——谷歌正計劃在TensorFlow之上發布ImageNet計算機視覺模型。
更重要的是，TensorFlow是開源的，任何人都可以免費使用。谷歌的深度學習研究人員都在用TensorFlow，未來也將在機器學習產品中繼續使用。
谷歌內部深度學習結構DistBelief開發于2011年，第代它讓谷歌能夠針對數據中心的機器武漢洪山外圍預約（高端外圍）外圍vx《192+1819+1410》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達數千核心，構建更為大型的學習系統神經網絡和規模訓練，典型的完全應用像是提升谷歌應用中的語音識別能力，以及為谷歌搜索加入圖片搜索功能。開源
不過DistBelief存在一些限制，谷歌比如說較難設置，而且和谷歌內部接觸設施緊密結合——這就沒法很好地分享研究代碼了。
所以Google Research宣布推出開源的TensorFlow，這是谷歌的第二代機器學習系統，對于DistBelief的短板做了補足。TensorFlow靈活性佳、可移動、易于使用，而且是完全開源的。基于DistBelief的速度、可擴展性和為產品做準備的特性，TensorFlow做得更為出色。按照谷歌所說，在某些基準測試中，TensorFlow的表現比DistBelief快了2倍。
TensorFlow內建深度學習的擴展支持，不止于此——任何能夠用計算流圖形來表達的計算，都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的機器學習算法都能夠受益于TensorFlow的自動分化（auto-differentiation）。通過靈活的Python接口，要在TensorFlow中表達想法也會很容易。
除了在研究方面，TensorFlow會很有幫助，對于實際的產品也是很有意義的。將思路從桌面GPU訓練無縫搬遷到手機中運行。使用谷歌的樣本模型架構，就能很快地開始使用機器學習技術——谷歌正計劃在TensorFlow之上發布ImageNet計算機視覺模型。
更重要的是，TensorFlow是開源的，任何人都可以免費使用。谷歌的深度學習研究人員都在用TensorFlow，未來也將在機器學習產品中繼續使用。
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