支持算法
TensorFlow 表達了高層次的機器學習計算,大幅簡化了第一代系統,並且具備更好的靈活性和可延展性。TensorFlow一大亮點是支持異構設備分散式計算,它能夠在各個平台上自動運行模型,從手機、單個CPU / GPU到成百上千GPU卡組成的分散式系統。從目前的文檔看,TensorFlow支持CNN、RNN和LSTM算法,這都是目前在Image,Speech和NLP最流行的深度神經網路模型。
開源意義
這一次的Google開源深度學習系統TensorFlow在很多地方可以套用,如語音識別,自然語言理解,計算機視覺,廣告等等。但是,基於以上論點,我們也不能過分誇大TensorFlow這種通用深度學習框架在一個工業界機器學習系統里的作用。在一個完整的工業界語音識別系統里, 除了深度學習算法外,還有很多工作是專業領域相關的算法,以及海量數據收集和工程系統架構的搭建。
不過總的來說,這次谷歌的開源很有意義,尤其是對於中國的很多創業公司來說,他們大都沒有能力理解並開發一個與國際同步的深度學習系統,所以TensorFlow會大大降低深度學習在各個行業中的套用難度。
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