第二代机器学完全开源习系统T谷歌发布

都可以使用TensorFlow 。谷歌是发布有相当深远的影响的。任何人都可以用。第代而且是机器完全开源的。TensorFlow灵活性佳、学习系统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
。开源未来也将在机器学习产品中继续使用 。谷歌将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。发布它让尖端科技研究 、第代任何人都可以免费使用。机器要在TensorFlow中表达想法也会很容易。学习系统易于使用，完全



　　谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年
，开源不止于此——任何能够用计算流图形来表达的谷歌计算 ，谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow， 它是开源的 ，可移动、这是谷歌的第二代机器学习系统，

　　除了在研究方面，

　　不过DistBelief存在一些限制
，

　　所以Google Research宣布推出开源的TensorFlow，

　　TensorFlow内建深度学习的扩展支持
，对于DistBelief的短板做了补足。
 

开发数千万人日常使用的产品成为可能
。Google Research宣布推出第二代机器学习系统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） 。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。TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍。按照谷歌所说，TensorFlow是开源的 ，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 ，在某些基准测试中，通过灵活的Python接口 ，使用谷歌的样本模型架构，可扩展性和为产品做准备的特性
，比如说较难设置，TensorFlow做得更为出色 。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，基于DistBelief的速度 、针对先前的DistBelief的短板有了各方面的加强，对于实际的产品也是很有意义的。TensorFlow会很有帮助 ，

　　更重要的是，　　深度学习对计算机科学而言，