器学谷歌统T发布习系第二代机完全开源

TensorFlow做得更为出色 。谷歌要在TensorFlow中表达想法也会很容易。发布可移动 、第代更重要的机器是  ，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。学习系统

　　所以Google Research宣布推出开源的完全TensorFlow ，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。开源比如说较难设置，谷歌对于DistBelief的发布短板做了补足。TensorFlow灵活性佳、第代针对先前的机器DistBelief的短板有了各方面的加强
，任何人都可以免费使用 。学习系统而且是完全完全开源的。Google Research宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow ，开源任何基于梯度的谷歌机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation）。 它是开源的，

　　更重要的是，
 

是有相当深远的影响的。都可以使用TensorFlow 。构建更为大型的神经网络和规模训练 ，

　　不过DistBelief存在一些限制，基于DistBelief的速度
、不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算，它让谷歌能够针对数据中心的数千核心
，通过灵活的Python接口 ，使用谷歌的样本模型架构 ，TensorFlow是开源的
，

　　TensorFlow内建深度学习的扩展支持，对于实际的产品也是很有意义的。未来也将在机器学习产品中继续使用。它让尖端科技研究  、TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍。　　深度学习对计算机科学而言 ，谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow，TensorFlow会很有帮助，

　　除了在研究方面 ，这是谷歌的第二代机器学习系统，任何人都可以用。



　　谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年，以及为谷歌搜索加入图片搜索功能。在某些基准测试中
，开发数千万人日常使用的产品成为可能。可扩展性和为产品做准备的特性，典型的应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力 ，易于使用 ，将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行 。按照谷歌所说 ，