人工智能急先锋:Google 谷歌 机器学习库 TensorFlow 正式发布1.0版本

2017

72喜欢

319集合

51条评论

2015年之前,物联网和智能家居产品是消费电子行业的概念;在VR商业第一年的2016年,有许多VR设备制造商,从纸箱树脂。从电影玩具到支持步行跟踪的全面VR解决方案,似乎每个人都需要一夜之间的VR;现在是进入2017年的时候,今年科技行业的主流趋势是什么?让我们回到11个月前:2016年3月,由Google的DeepMind团队开发的AI(人工智能)围棋计划AlphaGo与人类世界级球员李世石进行了五场比赛和四场胜利。作为人类发明的最复杂的游戏,Go比人工智能更能代表人工智能的“智能水平”,因此讨论“人类是否会被人工智能所取代”已经成为一个热门话题。

但更令人震惊的事情发生在2016年底。在短短几天内,AlphaGo,化名“大师”,陆续在Go网络战斗平台上挑选了中国,韩国和日本的顶级玩家,包括当时的排名。世界排名第一的中国象棋选手柯杰获得了60胜。从那时起,人工智能时代的大门已经打开。在2017年初,过去悄悄研究的人工智能已经达到了前所未有的普及程度,它似乎将成为明年科学界的主题。

AlphaGo背后的研究领域是谷歌多年来对人工智能和神经网络算法的研究。在民用领域,Google于2015年在Apache 2.0协议下开放了其机器学习软件库TensorFlow。该库由Google Brain团队开发,已在Google Now,Google Photos,Gmail等中使用,所以你可以长期享受人工智能的魔力。

今天,Google正式发布了TensorFlow 1.0版(官方博客| GitHub页面)。对于这种软件,从0.x时代进入1.x时代表明它已经成熟并且可以被更多人更稳定地使用。这个已被开源社区广泛使用的库输入1.0,自然具有比版本号更改本身更大的含义。 TensorFlow 1.0为另一个高级神经网络库Keras带来了更快的处理速度,更好的兼容性和兼容的API层。除了继续优化Python API之外,它还提供实验性的Java和Go语言。 API,因此TensorFlow的适用性将变得越来越强,并且使用成本将越来越低。

如果您是对神经网络算法感兴趣的开发人员,或者已经掌握了一些Python知识,想要尝试TensorFlow,并调试一个小型AI爱好者,您可能希望升级到最新版本的TensorFlow 1.0。值得一提的是,除了Linux平台之外,TensorFlow还在2016年增加了对Windows平台的支持。在Python 3.5环境中,它可以通过pip获得。如果您的PC配有高端显卡,TensorFlow可以表现更好(支持CUDA计算)。

未经授权,不得转载