谷歌发布最新的机器学习系统是一款全球通用的智能设备学习系统,系统采用了数据流图来对数学计算进行描述,通过它,用户能够进行构建图,从而来描绘出驱动计算的内部循环,可以帮助用户在智能设备上面进行快速的系统设定与安装,让用户对智能系统进行调试和改进,在未来有望实现更加先进的智能化生活!
软件功能
TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。
TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用TensorFlow。
可用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域。
主要针对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进。
它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。
它能够在各个平台上自动运行模型,从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。
任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化(auto-differentiation)。
Tensorflow 有一个合理的c++使用界面,也有一个易用的python使用界面来构建和执行你的graphs。你可以直接写python/c++程序,也可以用交互式的ipython界面来用Tensorflow尝试些想法,它可以帮你将笔记、代码、可视化等有条理地归置好。
TensorFlow 1.14.0发布
主要更新:
非Windows系统库已经过版本控制。
设置默认损失减少,AUTO以便通过分配策略和自定义培训循环提高损失扩展的可靠性。
仅在对象尚不存在时才创建GCS目录对象。