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谷歌开源第二代机器学习系统 TensorFlow
oschina 2015年11月10日

谷歌开源第二代机器学习系统 TensorFlow

oschina oschina 发布于2015年11月10日 收藏 124 评论 19

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深度学习对计算机科学而言,是有相当深远的影响的。它让尖端科技研究、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,针对先前的DistBelief的短板有了各方面的加强,更重要的是, 它是开源的,任何人都可以用。

谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年,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,典型的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。

不过DistBelief存在一些限制,比如说较难设置,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。

所 以Google Research宣布推出开源的TensorFlow,这是谷歌的第二代机器学习系统,对于DistBelief的短板做了补足。TensorFlow灵 活性佳、可移动、易于使用,而且是完全开源的。基于DistBelief的速度、可扩展性和为产品做准备的特性,TensorFlow做得更为出色。按照 谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍。

TensorFlow内建深度学习的扩展支持, 不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用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)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中表达想法也会很容易。

除了在研究方面,TensorFlow会很有帮助,对于实际的产品也是很有意义的。将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。使用谷歌的样本模型架构,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,TensorFlow是开源的,任何人都可以免费使用。谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow,未来也将在机器学习产品中继续使用。

转载自cnbeta.com

TensorFlow 已收录开源中国软件库:http://www.oschina.net/p/tensorflow

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评论(19)
最新评论
百度又可以更新了
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高级工具, 值得拥有。
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再有,无数顶尖大牛,千方百计让机器学会下棋,结果,还得有人来介入,不停更改逻辑流程,才能勉强跟人下个对手棋。什么IBM深蓝战胜那个顶级大师,纯粹是不停中途修改机器逻辑才做到的。
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还有,最典型的,三十多年来,无数大牛,千方百计让机器学会语言翻译,取得人来做翻译,结果,三十多年啊!没结果,还得有人工来翻译。不论是谷歌翻译,微软翻译,那都是牛头不对马嘴。
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机器语言这东西,没什么用处。首先,机器不会编程。十几年前,就有人努力过,试图让机器学会编程,结果,十几年下来,没有结果,不了了之。
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好东西
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引用来自“mental”的评论

看了whitepaper, 只是提出一个基于数据流的并行计算框架, 个人觉得亮点是最大效率利用计算节点(device)的计算功能, 开源的代码没有涉及分布式计算
对啊 没分布式 根本没有卵用
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看了whitepaper, 只是提出一个基于数据流的并行计算框架, 个人觉得亮点是最大效率利用计算节点(device)的计算功能, 开源的代码没有涉及分布式计算
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既然开源第二代,谷歌自己用第几代呢?就像大数据一样
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说得好像我也会用似的
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支持我大Google!
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还不错了,可嵌入移动平台,估计在iOS上审核有点困难
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有那么好,别人为什么要开源?
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google的 黑科技 世界都要抖两下
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学会了以后你们就是 tfBoy。
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这个东西应该本身的API和帮助文档都比较简单.
但是不精通机器学习算法这块,可能都看不懂API.
所以再怎么简单的玩意,也要先搞清楚原理.
好吧,继续学原理去.
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它是开源的,任何人都可以用。......说得好像我也会用似的
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mark
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这个是未来了,提早学习了。
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