谷歌推出开源人工智能软件库，用于使用数据流图进行数值计算

很多朋友对谷歌推出开源人工智能软件库，用于使用数据流图进行数值计算不是很了解，六月小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

Tensor Flow是Google推出的开源人工智能软件库，利用数据流图进行数值计算。它最初由Google Brain 团队开发，用于研究机器学习和深度神经网络，随后于2015 年10 月宣布开源。机器学习和深度学习是人工智能技术的核心和最关键的部分。正是深度学习的发展带动了近年来人工智能的发展，推动了“大数据+深度模型”的发展。 Tensor Flow 提供了丰富的API 库用于构建和训练机器学习模型，支持卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（Long Short Term Memory Networks，LSTMN）等深度神经网络楷模。 TensorFlow的基本架构如图1所示。其中，设备层提供TensorFlow的运行环境；前端负责提供编程模型并支持多语言编程环境。在应用中，通过前端调用TensorFlow核心API，实现TensorFlow在不同设备环境下的运行。

图1

TensorFlow的主要特点是：灵活性和可移植性。在设备层，TensorFlow可以运行在不同类型和规模的机器上，例如桌面、服务器、移动设备等，并且可以轻松移植。前端方面，Tensor Flow支持C++、Python、Go、JavaLua、Javascript、R等主流语言，TensorFlow核心库对CPU/GPU透明，分布式架构可实现大规模数据集上的模型训练在合理的时间内完成。 使用方便、高效。 Tensor Flow 工作流程易于理解，可以轻松构建和实现现有的复杂机器学习架构。同时，目前有多种基于Tensor Flow之上构建的高层接口，例如Keras、Sk Flow等，TensorFlow库的高性能、高效率的特性也可以充分利用计算能力硬件的潜力。 推动科学研究进程。以前科研人员在科研中的算法需要大量的编码工作才能转化为产品，但是使用Tensor Flow可以帮助科研人员直接尝试新的算法，并且通过训练和使用模型，更方便地将研究成果转化为产品。实际产品，从而有效提高科研产出率。 良好的技术支持和完善的社区。 Google 投入了大量资源为Tensor Flow 提供支持和指导并鼓励社区参与。用户可以通过广泛的社区支持轻松获得帮助。

主要开源框架对比

目前，谷歌、微软、Facebook等科技公司以及众多研究机构都推出了开源的人工智能和机器学习框架。主要开源框架的对比如表1所示。结果表明，与Caffe、MXNet、CNTK、Theano、Torch、Paddle Paddle等主要开源框架相比，Tensor Flow在架构设计方面表现更好，性能、应用。

TensorFlow应用原理

Tensor Flow为人工智能的研发提供了良好的基础和支撑。例如，应用开源系统进行教育人工智能系统的设计和实现时，需要遵循以下原则：

设计：从需求出发，围绕用户、目标、问题、场景进行开发

在人工智能研究中，要注意“人工智能教育不同于娱乐游戏产品，无论是应用还是市场发展，都要充分尊重教育本身的规律”。能力体系、用户体系、目标体系、问题体系、场景体系是设计教育人工智能系统时需要特别关注的要素。从教育需求出发，用户群体分析和目标分析是系统设计的前提，明确应用场景和要解决的问题是系统设计的关键。在此基础上，通过教师、教学设计者、教学软件开发者的共同参与，完成了系统模型搭建和功能模块设计。

实施上：从教学模式到教育产品，利用开源系统

在具体实施方面，应充分发挥Tensor Flow开源系统的优势，选择合适的Tensor Flow技术及相关技术，将系统模型从教学研究转化为教育产品。具体可以从以下几个方面入手： Tensor Flow 在应用中可以使用Flow Serving 导出和应用模型—— Tensor Flow Serving 是一个高性能的服务系统，用于运行通过机器学习获得的模型，从而使模型可以更加快捷、方便地进入产品开发流程；开源框架的集成，实现不同开发环境和系统的互通； 在基于TensorFlow的教育人工智能系统的应用中，注意充分发挥其分布式、可扩展性、跨平台的优势。

以上知识分享希望能够帮助到大家！