Wang Hanchen compilé de blog de South Park Commons
rapports Qubit | Numéro public QbitAI
Récemment, les employés de Google cerveau, Zak product manager Pierre tensorflow, a fait une conférence sur la communauté des entrepreneurs de la Silicon Valley South Park Commons, a parlé de tensorflow, XLA, Nuage TPU, TFX, tensorflow Lite et d'autres nouveaux outils, comment façonner la nouvelle tendance l'avenir de l'apprentissage de la machine. En même temps, il a également laissé entendre que certains de la chose n'a pas été divulguée à l'excitation de la population.
La conférence intitulée « Tensor Flow, Nuage PUT et ML progrès », ce qui suit est un résumé de la conférence entière, qubits finition compilateur de South Park Commons blog officiel.
En tant que plate-forme, tensorflow être considéré comme un pari: Il préserve rapide , flexible aussi Il peut être utilisé pour produire . La conversion entre l'expérience et effectuer assez rapide pour faire en sorte que la productivité de l'ingénierie, image statique calculée est représentée par de haut niveau et Python autre langue flexible, tout en permettant carte précise le codage optimisé pour une cible particulière.
En tant que projet open source, tensorflow très réussi, jusqu'à présent, il a reçu sur Github engagement de plus de 20000 publié en Novembre à 2015. Version Github de la semaine tensorflow entre Google et le fichier d'image interne sera au moins la synchronisation à sens unique, alors que tensorflow a moissonné grandes et petites contributions d'Intel, Microsoft, IBM, rstudio, Minds.ai et autre équipe de R & D.
Afin de mieux atteindre l'utilisateur, peut améliorer l'efficacité opérationnelle du modèle tensorflow sur l'extrémité mobile tensorflow Lite sera intégré dans l'appareil plus tard cette année, et des projets comme celui-ci XLA plus ambitieux: XLA utiliser pour soutenir l'apprentissage en profondeur lorsque le compilateur pour la première fois et l'élément d'algèbre linéaire, générant ainsi un code arbitraire par l'intermédiaire de systèmes de retour d'extrémité cibles accéléré. objectif XLA est de réaliser une percée majeure dans l'optimisation hiérarchique, non seulement sur l'architecture GPU, mais à l'algèbre linéaire peut être placé dans un élément sur l'architecture parallèle pour réaliser une percée.
Google interne, le PDG Sundar Pichai pour devenir le prochain appel de la société « AI-première », tensorflow être appliquée à un grand nombre de projets qui.
Le développement accéléré basé sur la tendance des logiciels d'apprentissage de la machine, non seulement dans le Google est arrivé, Amazon, Apple, Baidu, Facebook, Microsoft, Salesforce, Uber, Lyft, etc. Presque toutes les grandes entreprises technologiques, ont engagé une équipe de professionnels pour pousser l'apprentissage de la machine l'industrialisation. Dans ces entreprises, la profondeur de la plate-forme de développement de l'apprentissage est varié, y compris de Facebook PyTorch et Caffe2, CNTK de Microsoft, Core ML d'Apple et MXNet tels que Amazon.
