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　　谷歌內部深度學習結構DistBelief開發于2011年，第代它讓谷歌能夠針對數據中心的機器哈爾濱高級資源上門按摩服務崴信159-8298-6630提供外圍女小姐上門服務快速安排面到付款數千核心，構建更為大型的學習系統神經網絡和規模訓練，典型的完全應用像是提升谷歌應用中的語音識別能力，以及為谷歌搜索加入圖片搜索功能。開源

　　不過DistBelief存在一些限制，谷歌比如說較難設置，而且和谷歌內部接觸設施緊密結合——這就沒法很好地分享研究代碼了。

　　所以Google Research宣布推出開源的TensorFlow，這是谷歌的第二代機器學習系統，對于DistBelief的短板做了補足。TensorFlow靈活性佳、可移動、易于使用，而且是完全開源的。基于DistBelief的速度、可擴展性和為產品做準備的特性，TensorFlow做得更為出色。按照谷歌所說，在某些基準測試中，TensorFlow的表現比DistBelief快了2倍。

　　TensorFlow內建深度學習的擴展支持，不止于此——任何能夠用計算流圖形來表達的計算，都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的機器學習算法都能夠受益于TensorFlow的自動分化（auto-differentiation）。通過靈活的Python接口，要在TensorFlow中表達想法也會很容易。

　　除了在研究方面，TensorFlow會很有幫助，對于實際的產品也是很有意義的。將思路從桌面GPU訓練無縫搬遷到手機中運行。使用谷歌的樣本模型架構，就能很快地開始使用機器學習技術——谷歌正計劃在TensorFlow之上發布ImageNet計算機視覺模型。

　　更重要的是，TensorFlow是開源的，任何人都可以免費使用。谷歌的深度學習研究人員都在用TensorFlow，未來也將在機器學習產品中繼續使用。