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谷歌今天對其流行的TensorFlow機器學習框架進行了大量更新,以使其對更多的開發(fā)人員有用,并為數(shù)據科學家提供了開始構建AI模型的新方法。
TensorFlow是開發(fā)人員可以用來建立和運行機器學習模型的最流行的編程框架之一。 它包含了該任務的有用抽象,因此開發(fā)人員更容易啟動和運行他們的人工智能代碼,而不必重新發(fā)明車輪。 它是圍繞計算圖的概念建立的,它描述了數(shù)學運算之間的數(shù)據流。
這是谷歌人工智能戰(zhàn)略的重要組成部分,因為它幫助公司的數(shù)據科學家建立更智能的功能,并進行機器學習研究。 將其作為開源項目提供意味著谷歌可以從他人的貢獻中獲益,同時用更廣泛的可用技術推動人工智能領域的發(fā)展。
谷歌集成了TensorFlow和Java腳本,用于在Web瀏覽器中運行機器學習任務。 該公司還預計下個月將發(fā)布SWI FT的TensorFlow,在機器學習框架和蘋果2014年推出的編程語言之間的深度集成。 TensorFlowLite,Google在功能不太強大的硬件上執(zhí)行機器學習的框架,現(xiàn)在除了Android和iOS設備外,還支持RaspberryPI。
谷歌還宣布了TensorFlowHub,它提供了一個存儲庫,用于共享不同的預建模塊,開發(fā)人員可以跨多個模型重用。 這些模塊是自成體系的代碼,是在大型數(shù)據集上預先訓練的,但允許開發(fā)人員根據特定的需求重新訓練它們。 它們的設計是為了通過充當積木來降低機器學習系統(tǒng)的復雜性。
TensorFlow還收到了一個新的圖形調試器,它允許開發(fā)人員查看計算圖的內部節(jié)點是如何工作的,以便更好地理解它們的模型的工作方式。
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