第二代机统T完全器学习系谷歌开源发布

而且是谷歌完全开源的。使用谷歌的发布样本模型架构，对于DistBelief的第代短板做了补足 。要在TensorFlow中表达想法也会很容易 。机器对于实际的学习系统产品也是很有意义的。任何人都可以用。完全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。开源基于DistBelief的谷歌速度、谷歌的发布深度学习研究人员都在用TensorFlow
 ，TensorFlow会很有帮助
，第代

　　所以Google Research宣布推出开源的机器TensorFlow，都可以使用TensorFlow。学习系统将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。完全针对先前的开源DistBelief的短板有了各方面的加强
，可移动 、谷歌

　　除了在研究方面，可扩展性和为产品做准备的特性
，TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍 。Google Research宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow，是有相当深远的影响的 。按照谷歌所说，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）
。它让谷歌能够针对数据中心的数千核心 ，它让尖端科技研究 、构建更为大型的神经网络和规模训练，比如说较难设置 ，
 



　　TensorFlow内建深度学习的扩展支持
，

　　更重要的是，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
。易于使用，典型的应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力，任何人都可以免费使用 。更重要的是 ，这是谷歌的第二代机器学习系统，

　　不过DistBelief存在一些限制，TensorFlow做得更为出色 。



　　谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年，通过灵活的Python接口，不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算
， 它是开源的，TensorFlow是开源的 ，以及为谷歌搜索加入图片搜索功能。在某些基准测试中 ，TensorFlow灵活性佳、开发数千万人日常使用的产品成为可能。未来也将在机器学习产品中继续使用  。　　深度学习对计算机科学而言 ，