谷歌Tensorflow一歲啦，它能給我們帶來怎樣的改變？

Tensorflow是什么

不管你有沒有意識到，AI（人工智能）正在悄然地影響著我們的生活。不論是你手機上的語音助手，相機上的人臉識別，還是今日頭條推薦給不同用戶的新聞，各大音樂APP自動推薦的歌單，都離不開AI技術的發展。可以說，這是一個被AI技術引領的時代。

2015年11月9日，Google發布了人工智能系統Tensorflow并宣布開源。作為谷歌基于DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統，Tensorflow是一個采用數據流圖（data flow graphs），用于數值計算的開源軟件庫。節點（Nodes）在圖中表示數學操作，圖中的線（edges）則表示在節點間相互聯系的多維數據數組，即張量（tensor）。它靈活的架構讓你可以在多種平臺上展開計算，例如臺式計算機中的一個或多個CPU（或GPU），服務器，移動設備等等。Tensorflow 最初由Google大腦小組（隸屬于Google機器智能研究機構）的研究員和工程師們開發出來，用于機器學習和深度神經網絡方面的研究，但這個系統的通用性使其也可廣泛用于其他計算領域。

除了AlphaGo，大家都用Tensorflow干什么

• 澳大利亞海洋生物學家使用TensorFlow在數以萬計的高清照片中尋找海牛，以更好地了解這個涉臨滅絕的群體數量。
• 日本一位農夫，訓練了一個TensorFlow模型，可以按照大小、形狀以及其他特征來挑選黃瓜并分類。
• 發射科醫生調整TensorFlow，使其在醫學掃描中能夠識別帕金森病的跡象。
• 灣區的數據科學家在樹莓派上使用TensorFlow來追蹤記錄加州火車的動態。（樹莓派: Raspberry Pi，是為學生計算機編程教育而設計，只有信用卡大小的微型電腦，其系統基于Linux，具備所有PC的基本功能。只需接通電視機和鍵盤，就能執行如電子表格、文字處理、玩游戲、播放高清視頻等諸多功能。）

Tensorflow的特點

1. 高度的靈活性 Tensorflow不是一個嚴格的“神經網絡”庫。只要你可以將你的計算表示為一個數據流圖，你就可以使用Tensorflow。你負責構建圖，描寫驅動計算的內部循環，Tensorflow負責提供有用的工具來幫助你組裝“子圖”（常用于神經網絡）。此外，用戶也可以自己在Tensorflow基礎上寫自己的“上層庫”。萬一你找不到想要的底層數據操作，你也可以自己寫一點C++代碼來豐富底層的操作。
2. 真正的可移植性（Portability） Tensorflow 在CPU和GPU上運行，可以在臺式機、服務器、手機移動設備等等你可以想到的設備上進行操作。如果你想在筆記本上跑一下機器學習的新想法，或是準備將你的訓練模型在多個CPU上規模化運算，又不想修改代碼，亦或是想要將你訓練好的模型作為產品的一部分用到手機app里，Tensorflow都可以幫你辦到。
3. 多語言支持 Tensorflow 有一個合理的C++使用界面，也有一個易用的python使用界面來構建和執行你的graphs。你可以直接寫python/C++程序，也可以用交互式的ipython界面來用Tensorflow嘗試些想法。當然這僅僅是個起點——你還可以應用你喜歡的其他語言界面，比如Go，Java，Lua，Javascript，或者是R。

Google開源Tensorflow的意義

Google開源深度學習系統Tensorflow，在很多地方都可以得到應用，如語音識別、自然語言理解、計算機視覺、廣告等方面。打個不太恰當的比喻，如今 Google 對待 TensorFlow 系統，有點類似于該公司對待旗下移動操作系統 Android。如果更多的數據科學家開始使用 Google 的系統來從事機器學習方面的研究，那么這將有利于 Google 對日益發展的機器學習行業擁有更多的主導權。

Tensorflow在中國的發展和應用

眾所周知，人工智能將是未來發展的大方向，從國家到全球科技領域對此都非常重視。我國的“十三五規劃”中明確指出要實施智能制造工程，為Tensorflow在中國的發展提供了有利的政策支持條件。對于中國的很多創業公司來說，他們大都沒有能力理解并開發一個與國際同步的深度學習系統，因此Tensorflow會大大降低深度學習在各個行業中的應用難度，極大地降低了創業公司的技術門檻。可以說，Tensorflow在中國的發展與應用前景廣闊，大到國家科技戰略與智慧城市的建設，小到移動設備語音助手的智能化，我們有理由期待Tensorflow技術給我們帶來的新生活。

Tensorflow的發展前景

事實上，TensorFlow技術發布只有一周年的時間，并不完美，但可以幫助用戶進行信息篩選，節省大量時間。其中包含的反饋機制也可以讓系統本身不斷從錯誤中學習改進。谷歌雖然尚未打造無所不能的人工智能系統，但卻加強了人類和機器的有效協作。Tensorflow技術的開源性使得開發者能夠與大學以及諸多初創企業的開發人員進行合作，接觸新的理念，實現功能多樣化，推進技術發展，從而打造完整的價值生態系統，提升企業的競爭優勢。

隨著Tensorflow技術的不斷改進與發展，在語音識別、自然語言理解、計算機視覺、廣告等諸多領域，Tensorflow都具有廣闊的發展前景與優勢。簡而言之，TensorFlow沒有改變世界，但它可以讓我們生活的更好。

一起學習TensorFlow

TensorFlow對大眾來說，從陌生到熟悉，從高深的技術命題到生活話題，這個過程是我們不斷學習的過程。為了讓更多的技術學習者了解并掌握TensorFlow以及它背后的Deep Learning，太閣實驗室（BitTiger）特意邀請到了就職于Google的 阮巨城博士 來為我們講解技術背后的奧秘。

認識Dr.阮巨城

Software Engineer @ Google Research

獲得卡內基梅隆大學 (Carnegie Mellon University) 電機電腦工程博士學位，以及機器學習碩士學位。論文方向為 “結合機器學習及專家系統以分析及提升計算效能”。來美國以前，阮博士于臺灣國立清華大學獲得計算機學士學位，并服務于臺灣中央研究院約一年，主要工作內容為分析基因序列與data mining。

在美工作經驗：阮博士之前于 Intel Research 服務，主要工作內容為使用 machine learning 及 data analytics 分析晶片良率。阮博士現于 Google Research 服務，主要工作內容為改良 semi-supervised learning 以及 deep learning 的演算法及效能。

阮博士從多次于臺灣高校以及Google內部進行Deep Learning以及TensorFlow的演講以及技術分享，場場爆滿。

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