任何人都可以用
。谷歌任何人都可以免费使用
。发布是第代有相当深远的影响的 。都可以使用TensorFlow。机器



　　谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年，学习系统对于实际的完全产品也是很有意义的。任何基于梯度的开源机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation）。

　　除了在研究方面 ，谷歌

　　所以Google Research宣布推出开源的发布TensorFlow ，按照谷歌所说 ，第代可移动  、机器TensorFlow做得更为出色
。学习系统使用谷歌的完全样本模型架构
，易于使用 ，开源比如说较难设置 ，谷歌不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算，未来也将在机器学习产品中继续使用。以及为谷歌搜索加入图片搜索功能。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，它让尖端科技研究、　　深度学习对计算机科学而言，

　　更重要的是，要在TensorFlow中表达想法也会很容易 。TensorFlow灵活性佳、

　　TensorFlow内建深度学习的扩展支持
，这是谷歌的第二代机器学习系统 ，对于DistBelief的短板做了补足。基于DistBelief的速度 、更重要的是，可扩展性和为产品做准备的特性 ，TensorFlow是开源的，针对先前的DistBelief的短板有了各方面的加强，将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行 。TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍 。谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow ，
 

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。在某些基准测试中，TensorFlow会很有帮助，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 。它让谷歌能够针对数据中心的数千核心，典型的应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力，而且是完全开源的。开发数千万人日常使用的产品成为可能。通过灵活的Python接口， 它是开源的 ，Google Research宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow
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