谷歌 TensorFlow 一歲啦，它是最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目

本文作者：奕欣

2016-11-10 18:43

導(dǎo)語(yǔ)：TensorFlow 已經(jīng)在 GitHub上被評(píng)為“最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目”。

不知不覺(jué)，我們迎來(lái)了 TensorFlow 的一周年。

如果你對(duì) TensorFlow 不太熟悉，那想必你是個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的門(mén)外漢。這個(gè)基于 DistBelief 研發(fā)的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)在 GitHub上被評(píng)為“最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目”。

Tensor 指的是 N 維數(shù)組，F(xiàn)low 則指的是基于數(shù)據(jù)流圖的計(jì)算，——雷鋒網(wǎng)覺(jué)得這與心理學(xué)家 Mihalyi Csikszentmihalyi 提出的 “福流”（flow）概念相得益彰——既是復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中處理的過(guò)程，又能反映出一種沉浸于深度學(xué)習(xí)的體驗(yàn)。

（編者按：福流是一種感覺(jué)、狀態(tài)和體驗(yàn)，是指一個(gè)人在自覺(jué)自發(fā)的前提下，對(duì)某一活動(dòng)或事物表現(xiàn)出濃厚而強(qiáng)烈的興趣，并能推動(dòng)自己完全投入進(jìn)去，把自己的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到極致，進(jìn)入一種完全沉浸其中的狀態(tài)。）

TensorFlow 在一年前的開(kāi)源，無(wú)疑降低了深度學(xué)習(xí)在各行各業(yè)的應(yīng)用難度，在Google Brain眼里，“它能加速機(jī)器學(xué)習(xí)的研究進(jìn)程，幫助科技給每個(gè)人更好地帶來(lái)便利和福祉。”

這一年來(lái)，TensorFlow 達(dá)成了什么成就？一起隨雷鋒網(wǎng)來(lái)看下：

超過(guò) 480 人對(duì) TensorFlow 做出了直接貢獻(xiàn)，包括谷歌員工、外部研究人員、獨(dú)立程序開(kāi)發(fā)者、學(xué)生，還有其它公司的開(kāi)發(fā)者們。
TensorFlow 成為 GitHub 上最受歡迎的項(xiàng)目；
在 GitHub 上有超過(guò) 3000 個(gè)和 TensorFlow 相關(guān)的開(kāi)源項(xiàng)目；
收到超過(guò) 10,000 次的 Commits，在性能上有了大的提升；
在 GitHub、 StackOverflow 及 TensorFlow mailing list 回答了上千個(gè)問(wèn)題。
增加了分布式訓(xùn)練；
與大數(shù)據(jù)架構(gòu)進(jìn)行整合——目前后者已得到廣泛應(yīng)用；
兼容 iOS 及樹(shù)莓派；
增加對(duì) Go、Rust 和 Haskkell 的支持。

而如果你對(duì)這些虛的不是太感興趣，雷鋒網(wǎng)先列幾個(gè)項(xiàng)目吧：

DeepMind 推出機(jī)器合成語(yǔ)音水平與人類(lèi)縮小一半以上的 WaveNet；
谷歌機(jī)器翻譯的整合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)取得重大突破；
谷歌全新自然語(yǔ)言處理模型 SyntaxNet；
提升分類(lèi)水準(zhǔn)的 Inception-ResNet-v2；
利用人工智能來(lái)創(chuàng)作藝術(shù)的Magenta；
最新版的自動(dòng)圖像描述系統(tǒng)“Show and Tell”；
保護(hù)瀕危海洋生物的探測(cè)器；
日本農(nóng)場(chǎng)的黃瓜分類(lèi)機(jī)；
……

以上內(nèi)容此前雷鋒網(wǎng)都有覆蓋，而TensorFlow 產(chǎn)品經(jīng)理 Zak Stone 在今天 Google 研究院的推文中向所有關(guān)心 TensorFlow 的用戶(hù)致以謝意：

“非常感謝您對(duì) TensorFlow 的支持，您在 TensorFlow 上所做的項(xiàng)目不論是應(yīng)用于您的高端產(chǎn)品、您高速發(fā)展的創(chuàng)業(yè)公司，還是您的學(xué)校項(xiàng)目，我們都對(duì)您對(duì)代碼庫(kù)所做的貢獻(xiàn)予以衷心的感謝。通過(guò)與全球關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)的各類(lèi)組織的合作，我們期待TensorFlow的下一年會(huì)變得更好！”

是的，雷鋒網(wǎng)也同樣相信這一點(diǎn)。

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