谷歌发布第二代机器学习系统TensorFlow 完全开源

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谷歌内部深度学习结构distbelief开发于2011年,它让谷歌能够针对数据中心的数千核心,构建更为大型的神经网络和规模训练,典型的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。

不过distbelief存在一些限制,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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tensorflow的命名起源于该系统的运作原理，即复杂的数据结构（tensor）将会被传输至人工智能神经网中进行分析和处理。这一过程是机器深度学习的核心部分，被广泛应用在了大量谷歌产品之上。

谷歌表示，tensorflow的性能比第一代人工智能系统快五倍，其可运行于由数千台电脑组成的服务器集群或者单一智能手机之上。谷歌目前在搜索、照片以及inbox邮箱应用等产品中均有使用。

谷歌发布全新人工智能系统tensorflow并宣布开源

谷歌之所以将tensorflow开源，是希望能通过此举激发更多创新，并简化研究人员的学习和操作，以更方便地分享创意和代码。

2015/11/11 11:42:02