雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：轉(zhuǎn)眼間，TensorFlow 就迎來(lái)三周歲生日。

2015 年 11 月，谷歌宣布開(kāi)源 TensorFlow 深度學(xué)習(xí)框架，這一框架基于谷歌 DistBelief 框架。

DistBelief 誕生于 2011 年，它是谷歌推出的第一代內(nèi)部深度學(xué)習(xí)框架，能夠幫助谷歌利用自家的數(shù)據(jù)中心構(gòu)建大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要應(yīng)用于人工智能的開(kāi)發(fā)，比如語(yǔ)音識(shí)別、圖片搜索等等。

但是，DistBelief 本身存在一些技術(shù)上的短板，對(duì)谷歌的人工智能發(fā)展仍有一些限制。谷歌高級(jí)研究員 Jeff Dean 和技術(shù)主管 Rajat Monga 曾表示，DistBelief 關(guān)注的重心是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且與谷歌內(nèi)部的基礎(chǔ)架構(gòu)聯(lián)系緊密。也就是說(shuō)，該系統(tǒng)「幾乎不可能與外部共享研究代碼」，而且使用起來(lái)比較難設(shè)置。

而 TensorFlow 正是基于第一代 DistBelief 進(jìn)行開(kāi)發(fā)的，其命名來(lái)源于本身的運(yùn)行原理，Tensor（張量）意味著 N 維數(shù)組，F(xiàn)low（流）意味著基于數(shù)據(jù)流圖的計(jì)算，TensorFlow 即為張量從圖象的一端流動(dòng)到另一端——將復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)傳輸至人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分析和處理。

相比較之下，作為谷歌第二代人工智能框架，TensorFlow 更快、更智能化，也更加靈活，可以更加輕松地應(yīng)用于谷歌的新產(chǎn)品以及支持技術(shù)研究。

發(fā)展至今，我們見(jiàn)證了 TensorFlow 一次次重大改進(jìn)。在它三歲生日之際，谷歌也將其發(fā)展過(guò)程中比較重要的時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了整理。這一切的調(diào)整，都是為了讓 TensorFlow 更易于使用。

一起看看時(shí)間軸：

via：TensorFlow 團(tuán)隊(duì)

• 2015 年 11 月 TensorFlow 宣布開(kāi)源并首次發(fā)布

• 2015 年 12 月 支持 GPUs，Python 3.3（v 0.6）
  

• 2016 年 4 月 分布式 TensorFlow（v 0.8）
  

• 2016 年 11 月 支持 Windows（v 0.11）
  

• 2017 年 2 月 性能改進(jìn)，API 穩(wěn)定性（v 1.0）
  

• 2017 年 4 月 Keras 集成（v 1.1）
  

• 2017 年 8 月 高級(jí) API，預(yù)算估算器，更多模型，初始 TPU 支持（v 1.3）
  

• 2017 年 11 月 Eager execution 和 TensorFlow Lite（v 1.5）
  

• 2018 年 3 月 推出 TF Hub，TensorFlow.js，TensorFlow Extended（TFX）

• 2018 年 5 月 新入門(mén)內(nèi)容；Cloud TPU 模塊與管道（v 1.6）

• 2018 年 6 月 新的分布式策略 API；概率編程工具 TensorFlow Probability（v 1.8）

• 2018 年 8 月 Cloud Big Table 集成（v 1.10）

• 2018 年 10 月 側(cè)重于可用性的 API 改進(jìn)（v 1.12）

• 2019 年 將發(fā)布 TensorFlow v 2.0
  

從 2016 年年底開(kāi)始，TensorFlow 團(tuán)隊(duì)幾乎以每?jī)蓚€(gè)月一次的速度對(duì)這一框架進(jìn)行更新。相信 TensorFlow 能獲得如此廣泛的受眾也與技術(shù)團(tuán)隊(duì)的不斷更新緊密相連。

今年 8 月，雷鋒網(wǎng)根據(jù) Google Trends 過(guò)去三年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)整理了全球范圍內(nèi)計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域各大深度學(xué)習(xí)框架（TensorFlow、Keras、PyTorch、Caffe、Theano）在 Google 網(wǎng)頁(yè)的搜索熱度排名。

（從 Google Trends，看各大深度學(xué)習(xí)框架使用熱度）

可以看到，TensorFlow 的熱度一直處于領(lǐng)先狀態(tài)，遠(yuǎn)大于PyTorch、Keras 等框架。不過(guò)，雖然熱度很高，但也有用戶(hù)對(duì) TensorFlow 吐槽不斷，諸如文檔和接口混亂，使用繁瑣，調(diào)試?yán)щy等等。

（文檔亂、調(diào)試難…TensorFlow有那么多缺點(diǎn)，但為何我們依然待它如初戀？）

期待在新的一年，TensorFlow 為我們帶來(lái)更多驚喜。

雷鋒網(wǎng)

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