谷歌开源机器学习框架TensorFlow 1.0

据外媒报道,在美国加利福尼亚州山景市举行的首届TensorFlow开发峰会上,谷歌发布了代表人工智能发展趋势的TensorFlow深度学习开源框架1.0版。谷歌宣称这一版本可以应用编程接口(API)的方式用于生产环境之中。

TensorFlow工程总监在大会上表示,还有新的工具将纳入该框架,包括人工神经网络,可先用数据训练再对新数据进行推断。现在,还增加了传统机器学习工具,包括K均值和支持向量机(SVM)。

这一版本也整合了基于Python的Keras库。Keras库的最初设计目的是增强深度学习框架Theano的易用性。Monga说,现在还有“预制的估计模块”或模型,包括可以快速上手的简单神经网络。

另外,谷歌很快就会开源将TensorFlow(尤其是谷歌Inception神经网络模型第三版)速度提升58倍的代码。TensorFlow还将支持高通骁龙(Snapdradon)820手机芯片及其Dragonboard 820c主板上的Hexagon数字信号处理器(digital signal processor,DSP)。同时,还有一个试验性质的TensorFlow编译器XLA,将图形即时(just-in-time)编译成底层计算框架所支持的汇编语言。根据1.0版本的发布说明,TensorFlow有一套试验性质的Java应用编程接口和调试器。

谷歌在2015年首次推出了TensorFlow框架,此后逐渐增加了一些功能,比如分布式训练、Hadoop分布式文件系统(HDFS)和略显诙谐的Parsey McParseFace语言解析器。谷歌提供了云机器学习服务,所以可在谷歌的云基础设施上运行TensorFlow。

工程总监表示,到2017年3月底,谷歌不仅会发布新的基准测试,展示与其它深度学习框架相比TensorFlow的总体情况如何,也会发布用于基准测试的模块。

原文发布于微信公众号 - 人工智能快报(AI_News)

原文发表时间:2017-03-24

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