深度學習對計算機科學而言，是有相當深遠的影響的。它讓尖端科技研究、開發數千萬人日常使用的產品成為可能。Google Research宣布推出第二代機器學習係統TensorFlow，針對先前的DistBelief的短板有了各方麵的加強，更重要的是， 它是開源的，任何人都可以用。



　　穀歌內部深度學習結構DistBelief開發於2011年，它讓穀歌能夠針對數據中心的數千核心，構建更為大型的神經網絡和規模訓練，典型的應用像是提升穀歌應用中的語音識別能力，以及為穀歌搜索加入圖片搜索功能。

　　不過DistBelief存在一些限製，比如說較難設置，而且和穀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，這是穀歌的第二代機器學習係統，對於DistBelief的短板做了補足。TensorFlow靈活性佳、可移動、易於使用，而且是完全開源的。基於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。按照穀歌所說，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，不止於此——任何能夠用計算流圖形來表達的計算，都可以使用TensorFlow。任何基於梯度的機器學習算法都能夠受益於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。

　　除了在研究方麵，TensorFlow會很有幫助，對於實際的產品也是很有意義的。將思路從桌麵GPU訓練無縫搬遷到手機中運行。使用穀歌的樣本模型架構，就能很快地開始使用機器學習技術——穀歌正計劃在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。穀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。
 

(责任编辑：順義區)