根據(jù)Google官方報(bào)道，谷歌于2017年舉行了首屆 TensorFlow Dev 峰會(huì)，會(huì)上Google 宣布正式發(fā)布TensorFlow 1.0 版本。
TensorFlow 實(shí)質(zhì)上是一個(gè)編程系統(tǒng)，官方說(shuō)法是一個(gè)使用數(shù)據(jù)流圖(data flow graphs)技術(shù)來(lái)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的開(kāi)源軟件庫(kù)，也是人工智能時(shí)代的“操作系統(tǒng)”。
只要計(jì)算任務(wù)可以表示為一個(gè)數(shù)據(jù)流圖，我們就可以使用Tensorflow 來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)流圖來(lái)描述計(jì)算任務(wù)，TensorFlow 則提供有用的工具來(lái)幫助用戶組裝“子圖”（常用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。一旦輸入端的所有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好，節(jié)點(diǎn)將被分配到各種計(jì)算設(shè)備完成異步并行運(yùn)算。
數(shù)據(jù)流圖中這些數(shù)據(jù)“線”可以代表傳輸多維數(shù)據(jù)數(shù)組，即“張量”（tensor），張量從圖中流過(guò)的直觀圖像是這個(gè)工具取名為“Tensorflow”的原因。
第一，TensorFlow 可以用來(lái)計(jì)算包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的任何可使用數(shù)據(jù)流圖來(lái)描述的任務(wù)，用戶可以方便地根據(jù)需要來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)流圖，TensorFlow 提供大量工具組裝和調(diào)用。
第二，TensorFlow 可以在任意具備CPU 或者GPU 的設(shè)備上運(yùn)行，開(kāi)發(fā)人員可以專(zhuān)注于實(shí)現(xiàn)自己的想法，而不用去考慮硬件環(huán)境問(wèn)題。
第三，TensorFlow 可以提升開(kāi)發(fā)者所研究的東西產(chǎn)品化的效率，并且可以方便與同行們共享代碼。
第四，能夠幫助開(kāi)發(fā)者充分利用硬件資源，最大化計(jì)算性能。
2011 年TensorFlow 的前身DistBelief 誕生。它是谷歌推出的第一代內(nèi)部深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠幫助谷歌利用自家的數(shù)據(jù)中心構(gòu)建大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、圖片搜索等等。
2015 年11 月谷歌正式開(kāi)源了其第二代人工智能系統(tǒng)TensorFlow。
2016 年4 月14 日Google 發(fā)布了分布式TensorFlow，版本號(hào)為0.8，這是TensorFlow 發(fā)布之后的比較重大的版本更新。該版本支持異構(gòu)設(shè)備分布式計(jì)算，它能夠在各個(gè)硬件平臺(tái)上自動(dòng)運(yùn)行模型。Google的博文介紹了TensorFlow 在圖像分類(lèi)的任務(wù)中，在100 個(gè)GPUs 和不到65 小時(shí)的訓(xùn)練時(shí)間下，達(dá)到了78%的正確率。
2016 年6 月TensorFlow 發(fā)布對(duì)iOS 的支持的新版本，版本號(hào)為0.9。
2017 年2 月TensorFlow 1.0 版本正式發(fā)布。TensorFlow 1.0 除了速度、靈活性都有了大幅提高之外，更是集成了集成了最熱門(mén)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架之一 Keras 以及可視化工具TensorBoard。
對(duì)于谷歌自身來(lái)講，其開(kāi)源Tensorflow 已經(jīng)取得了非常明顯的成效，對(duì)比其他機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)工具，TensorFlow 已遙遙領(lǐng)先。對(duì)于產(chǎn)業(yè)界而言，Tensorflow 降低了行業(yè)準(zhǔn)入門(mén)檻，激發(fā)了大批創(chuàng)新應(yīng)用。
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