wikipedia / TensorFlow [复制链接]

https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow


TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。^[3]目前被50个团队^{[3]:min 0:15/2:17}用于研究和生产许多Google商业产品^[4]:p.2，如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索^{[3]:0:26/2:17}，其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。TensorFlow最初由Google Brain团队开发，用于Google的研究和生产，于2015年11月9日在Apache 2.0开源许可证下发布。^[1][5]



DistBelief


从2011年开始，Google Brain建立DistBelief作为他们的第一代专有的机器学习系统。50多个团队在Google和其他Alphabet公司在商业产品部署了DistBelief的深度学习神经网络，包括Google搜索、Google语音搜索、广告、Google 相册、Google地图、Google街景、Google翻译和YouTube。^[4][6]Google指派计算机科学家，如Geoffrey Hinton和Jeff Dean，简化和重构DistBelief的代码库，使其变成一个更快、更健壮的应用级别代码库，形成了TensorFlow。^[7]2009年，Hinton领导的研究小组大大减少使用DistBelief的神经网络的错误数量，通过Hinton在广义反向传播的科学突破。最值得注意的是，Hinton的突破直接使Google语音识别软件中的错误减少至少25%。^[8]

TensorFlow


TensorFlow是Google Brain的第二代机器学习系统，2015年11月9日，参考实现作为开源软件发布。虽然参考实现运行在单台设备，TensorFlow可以运行在多个CPU和GPU（和可选的CUDA扩展）。^[9]它运行在64位Linux或macOS桌面或服务器系统，以及在移动计算平台上，包括Android和iOS。TensorFlow的计算用有状态的数据流图表示。许多Google团队已从DistBelief迁移到TensorFlow进行研究和生产。^[4]:p.2这个库的算法源于Google需要指导称为神经网络的计算机系统，类似人类学习和推理的方法，以便派生出新的应用程序承担以前仅人类能胜任的角色和职能；TensorFlow的名字来源于这类神经网络对多维数组执行的操作。这些多维数组被称为“张量”，但这个概念并不等同于张量的数学概念。^[10]其目的是训练神经网络检测和识别模式和相互关系。
2016年6月，Google的Jeff Dean说在GitHub有1500个库提到了TensorFlow，其中只有5个来自Google。^[11]

张量处理单元（TPU）


2016年5月，Google宣布了张量处理单元（TPU），一个专为机器学习和TensorFlow定制的ASIC。TPU是一个可编程的AI加速器，提供高吞吐量的低精度计算（如8位），面向使用或运行模型而不是训练模型。Google宣布他们已经在数据中心中运行TPU长达一年多，发现它们对机器学习提供一个数量级更优的每瓦特性能。^[12]