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详解AI时代的“操作系统”——TensorFlow

Google于中国北京时间2月16日凌晨2点在加利福尼亚州山景城举行了首届TensorFlowDev峰会,会上Google宣布正式发布TensorFlow1.0版本。

这是谷歌在2015年11月宣布开源人工智能系统TensorFlow(详细分析参见我们2015年11月的深度报告《谷歌来了,风更大了》http://dwz.cn/5jaVsY)之后的首次重磅发布会,在一定程度上标志了TensorFlow这一人工智能时代“操作系统”已经逐步走向成熟。大部分投资者可能对于TensorFlow究竟是什么、能够实现什么功能、未来如何发展仍然比较困惑,本文将尝试从这几个角度入手,与大家共同探究这一人工智能时代的"安卓"系统。

1、TensorFlow究竟是什么?

TensorFlow 实质上是一个编程系统,官方说法是一个使用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的开源软件库。只要计算任务可以表示为一个数据流图,我们就可以使用Tensorflow来构建数据流图来描述计算任务,TensorFlow则提供有用的工具来帮助用户组装“子图”(常用于神经网络)。一旦输入端的所有数据准备好,节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。

图1:数据流图中这些数据“线”可以代表传输多维数据数组,即“张量”(tensor),张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。

数据来源:谷歌,安信证券研究中心

2、TensorFlow对于开发人员来说带来了哪些好处?

第一,TensorFlow可以用来计算包括神经网络在内的任何可使用数据流图来描述的任务,用户可以方便地根据需要来构建数据流图,TensorFlow提供大量工具组装和调用。

第二,TensorFlow可以在任意具备CPU或者GPU的设备上运行,开发人员可以专注于实现自己的想法,而不用去考虑硬件环境问题。

第三,TensorFlow可以提升开发者所研究的东西产品化的效率,并且可以方便与同行们共享代码。

第四,能够帮助开发者充分利用硬件资源,最大化计算性能。

3、TensorFlow的发展历程

2011年

TensorFlow的前身DistBelief诞生。它是谷歌推出的第一代内部深度学习系统,能够帮助谷歌利用自家的数据中心构建大型的神经网络,可以应用于语音识别、图片搜索等等。但是,DistBelief本身存在一些限制:DistBelief仅仅专注于神经网络算法,而且与谷歌内部的基础架构联系紧密,该系统“几乎不可能与外部共享研究代码”,而且使用起来比较难设置。

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