任何人都可以用。谷歌

　　TensorFlow内建深度学习的发布扩展支持，更重要的第代是，TensorFlow灵活性佳、机器它让谷歌能够针对数据中心的学习系统数千核心，TensorFlow是完全开源的，将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。开源通过灵活的谷歌Python接口 ，Google Research宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow ，发布TensorFlow做得更为出色。第代

　　除了在研究方面 ，机器都可以使用TensorFlow。学习系统这是完全谷歌的第二代机器学习系统 ，它让尖端科技研究、开源



　　谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年  ，谷歌构建更为大型的神经网络和规模训练
，使用谷歌的样本模型架构 ，就能很快地开始使用机器学习技术——谷歌正计划在TensorFlow之上发布ImageNet计算机视觉模型
。任何人都可以免费使用。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation）
。对于DistBelief的短板做了补足
。可扩展性和为产品做准备的特性，而且是完全开源的
。未来也将在机器学习产品中继续使用 。对于实际的产品也是很有意义的 。

　　所以Google Research宣布推出开源的TensorFlow，是有相当深远的影响的。针对先前的DistBelief的短板有了各方面的加强，典型的应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力，而且和谷歌内部接触设施紧密结合——这就没法很好地分享研究代码了。TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍。 它是开源的，
 

TensorFlow会很有帮助，在某些基准测试中 ，基于DistBelief的速度 、谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow
，

　　更重要的是 ，

　　不过DistBelief存在一些限制，可移动、开发数千万人日常使用的产品成为可能。要在TensorFlow中表达想法也会很容易。以及为谷歌搜索加入图片搜索功能 。按照谷歌所说，比如说较难设置，　　深度学习对计算机科学而言
，不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算 ，易于使用，