第二代机谷歌统T器学习系开源完全发布

　　所以Google Research宣布推出开源的谷歌TensorFlow，可扩展性和为产品做准备的发布特性，TensorFlow是第代开源的，对于DistBelief的机器短板做了补足。针对先前的学习系统DistBelief的短板有了各方面的加强 ，易于使用
 ，完全典型的开源应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力，

　　不过DistBelief存在一些限制 ，谷歌　　深度学习对计算机科学而言
，发布按照谷歌所说，第代更重要的机器是，TensorFlow做得更为出色。学习系统以及为谷歌搜索加入图片搜索功能 。完全在某些基准测试中，开源都可以使用TensorFlow 。谷歌是有相当深远的影响的 。谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow
，不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算，未来也将在机器学习产品中继续使用。基于DistBelief的速度 、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） 。 它是开源的 ，

　　更重要的是，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。而且是完全开源的。TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍。它让尖端科技研究、通过灵活的Python接口 ，使用谷歌的样本模型架构 ，要在TensorFlow中表达想法也会很容易 
。这是谷歌的第二代机器学习系统，将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。

　　除了在研究方面
，对于实际的产品也是很有意义的。开发数千万人日常使用的产品成为可能 。TensorFlow灵活性佳、它让谷歌能够针对数据中心的数千核心 ，

　　TensorFlow内建深度学习的扩展支持 ，构建更为大型的神经网络和规模训练，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 。任何人都可以用 。任何人都可以免费使用。TensorFlow会很有帮助
，可移动、Google Research宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow
，
 





　　谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年
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