tensorflow

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TensorFlow是谷歌基於DistBelief進行研發的第二代人工智慧學習系統,其命名來源於本身的運行原理。Tensor(張量)意味著N維數組,Flow(流)意味著基於數據流圖的計算,TensorFlow為張量從流圖的一端流動到另一端計算過程。TensorFlow是將複雜的數據結構傳輸至人工智慧神經網中進行分析和處理過程的系統。 TensorFlow可被用於語音識別或圖像識別等多項機器學習和深度學習領域,對2011年開發的深度學習基礎架構DistBelief進行了各方面的改進,它可在小到一部智慧型手機、大到數千台數據中心伺服器的各種設備上運行。TensorFlow將完全開源,任何人都可以用。

基本信息

支持算法

tensorflowtensorflow
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。

中文文檔

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