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谷歌 TensorFlow 一岁啦，它是最受欢迎的机器学习开源项目

不知不觉，我们迎来了 TensorFlow 的一周年。

如果你对 TensorFlow 不太熟悉，那想必你是个机器学习的门外汉。这个基于 DistBelief 研发的第二代人工智能学习系统已经在 GitHub上被评为“最受欢迎的机器学习开源项目”。

Tensor 指的是 N 维数组，Flow 则指的是基于数据流图的计算，——觉得这与心理学家 Mihalyi Csikszentmihalyi 提出的 “福流”（flow）概念相得益彰——既是复杂数据结构在人工智能神经络中处理的过程，又能反映出一种沉浸于深度学习的体验。

（编者按：福流是一种感觉、状态和体验，是指一个人在自觉自发的前提下，对某一活动或事物表现出浓厚而强烈的兴趣，并能推动自己完全投入进去，把自己的优势发挥到极致，进入一种完全沉浸其中的状态。）

TensorFlow 在一年前的开源，无疑降低了深度学习在各行各业的应用难度，在Google Brain眼里，“它能加速机器学习的研究进程，帮助科技给每个人更好地带来便利和福祉。”

这一年来，TensorFlow 达成了什么成就？一起随来看下：

超过 480 人对 TensorFlow 做出了直接贡献，包括谷歌员工、外部研究人员、独立程序开发者、学生，还有其它公司的开发者们。

TensorFlow 成为 GitHub 上最受欢迎的项目；

在 GitHub 上有超过 3000 个和 TensorFlow 相关的开源项目；

收到超过 10,000 次的 Commits，在性能上有了大的提升；

在 GitHub、 StackOverflow 及 TensorFlow mailing list 回答了上千个问题。

增加了分布式训练；

与大数据架构进行整合——目前后者已得到广泛应用；

兼容 iOS 及树莓派；

增加对 Go、Rust 和 Haskkell 的支持。

而如果你对这些虚的不是太感兴趣，先列几个项目吧：

DeepMind 推出机器合成语音水平与人类缩小一半以上的 WaveNet；

谷歌机器翻译的整合神经络已经取得重大突破；

谷歌全新自然语言处理模型 SyntaxNet；

提升分类水准的 Inception-ResNet-v2；

利用人工智能来创作艺术的Magenta；

最新版的自动图像描述系统“Show and Tell”；

是按照法规和程序进行的保护濒危海洋生物的探测器；

日本农场的黄瓜分类机；

……

以上内容此前(公众号：)都有覆盖，而TensorFlow 产品经理 Zak Stone 在今天 Google 研究院的推文中向所有关心 TensorFlow 的用户致以谢意：

“非常感谢您对 TensorFlow 的支持，您在 TensorFlow 上所做的项目不论是应用于您的高端产品、您高速发展的创业公司，还是您的学校项目，我们都对您对代码库所做的贡献予以衷心的感谢。通过与全球关注机器学习的各类组织的合作，我们期待TensorFlow的下一年会变得更好！”

是的

，也同样相信这一点。

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