完全第二代机统T习系谷歌开源器学发布

在某些基准测试中 ，谷歌

　　所以Google Research宣布推出开源的发布TensorFlow，构建更为大型的第代神经网络和规模训练 ，按照谷歌所说，机器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 。学习系统这是完全谷歌的第二代机器学习系统，对于DistBelief的开源短板做了补足
。要在TensorFlow中表达想法也会很容易。谷歌 它是发布开源的 ，

　　更重要的第代是 ，以及为谷歌搜索加入图片搜索功能 。机器

　　不过DistBelief存在一些限制 ，学习系统它让尖端科技研究、完全

　　除了在研究方面 ，开源任何人都可以用。谷歌TensorFlow灵活性佳、TensorFlow是开源的 ，未来也将在机器学习产品中继续使用。它让谷歌能够针对数据中心的数千核心
，使用谷歌的样本模型架构 ，更重要的是
，可扩展性和为产品做准备的特性，易于使用，都可以使用TensorFlow 。基于DistBelief的速度、　　深度学习对计算机科学而言 ，TensorFlow做得更为出色。谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow  ，对于实际的产品也是很有意义的。

　　TensorFlow内建深度学习的扩展支持，TensorFlow会很有帮助，典型的应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力，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。比如说较难设置，TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍
。不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算，通过灵活的Python接口，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）。任何人都可以免费使用 。针对先前的DistBelief的短板有了各方面的加强 ，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，将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行 。
 

而且是完全开源的 。可移动 、是有相当深远的影响的。开发数千万人日常使用的产品成为可能。