谷歌发布第二代机器学习系统TensorFlow 完全开源
深度学习对计算机科学而言，谷歌是发布有相当深远的影响的。它让尖端科技研究、第代开发数千万人日常使用的机器产品成为可能。Google Research宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow，学习系统针对先前的完全DistBelief的短板有了各方面的加强，更重要的开源是， 它是谷歌开源的，任何人都可以用。发布
谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年，第代它让谷歌能够针对数据中心的机器数千核心，构建更为大型的学习系统神经网络和规模训练，典型的完全应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力，以及为谷歌搜索加入图片搜索功能。开源
不过DistBelief存在一些限制，谷歌比如说较难设置，而且和谷歌内部接触设施紧密结合——这就没法很好地分享研究代码了。
所以Google Research宣布推出开源的TensorFlow，这是谷歌的第二代机器学习系统，对于DistBelief的短板做了补足。TensorFlow灵活性佳、可移动、易于使用，而且是完全开源的。基于DistBelief的速度、可扩展性和为产品做准备的特性，TensorFlow做得更为出色。按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍。
TensorFlow内建深度学习的扩展支持，不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation）。通过灵活的Python接口，要在TensorFlow中表达想法也会很容易。
除了在研究方面，TensorFlow会很有帮助，对于实际的产品也是很有意义的。将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。使用谷歌的样本模型架构，就能很快地开始使用机器学习技术——谷歌正计划在TensorFlow之上发布ImageNet计算机视觉模型。
更重要的是，TensorFlow是开源的，任何人都可以免费使用。谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow，未来也将在机器学习产品中继续使用。
谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年，第代它让谷歌能够针对数据中心的机器数千核心，构建更为大型的学习系统神经网络和规模训练，典型的完全应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力，以及为谷歌搜索加入图片搜索功能。开源
不过DistBelief存在一些限制，谷歌比如说较难设置，而且和谷歌内部接触设施紧密结合——这就没法很好地分享研究代码了。
所以Google Research宣布推出开源的TensorFlow，这是谷歌的第二代机器学习系统，对于DistBelief的短板做了补足。TensorFlow灵活性佳、可移动、易于使用，而且是完全开源的。基于DistBelief的速度、可扩展性和为产品做准备的特性，TensorFlow做得更为出色。按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍。
TensorFlow内建深度学习的扩展支持，不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation）。通过灵活的Python接口，要在TensorFlow中表达想法也会很容易。
除了在研究方面，TensorFlow会很有帮助，对于实际的产品也是很有意义的。将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。使用谷歌的样本模型架构，就能很快地开始使用机器学习技术——谷歌正计划在TensorFlow之上发布ImageNet计算机视觉模型。
更重要的是，TensorFlow是开源的，任何人都可以免费使用。谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow，未来也将在机器学习产品中继续使用。
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