将机器学习带入每个开发者的工具箱中

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由Laurence Moroney和Josh Gordon为TensorFlow团队发布

随着最近Stack Overflow开发者调查的发布,我们很高兴地看到TensorFlow作为最常用的ML工具的增长,被300万软件开发者采用,使用机器学习来增强他们的产品和解决方案。而且我们才刚刚开始--调查显示,TensorFlow是开发者中最想要的框架,估计有400万开发者希望在不久的将来采用它。

TensorFlow现在每月被下载超过1800万次,在GitHub上积累了16.6万颗星--比任何其他ML框架都要多。在谷歌内部,它为几乎所有的人工智能生产工作流程提供动力,包括搜索、广告、YouTube、GMail、地图、Play、照片等等。它还为世界上许多最大的公司的生产系统提供动力--苹果、Netflix、Stripe、腾讯、Uber、罗氏、LinkedIn、Twitter、百度、Orange、LVMH和无数其他公司。而且,每个月都有超过3000篇提到TensorFlow或Keras的新科学出版物被谷歌学者收录,包括重要的应用科学,如了解癌症的CANDLE研究。

.png)我们将继续发展构成谷歌AI/ML生态系统的产品和开源服务家族。近年来,我们了解到,一个单一的通用框架不可能适用于所有场景--特别是生产和前沿研究的需求往往是冲突的。因此,我们创建了JAX,一个用于分布式数值计算的最小化API,以推动下一个时代的科学计算研究。JAX对于推动新的前沿领域非常出色:达到新的并行规模,推进新的算法和架构,并开发新的编译器和系统。研究人员对JAX的采用是令人振奋的,AlphaFoldImagen等进展也强调了这一点。

在这个新的多框架世界中,TensorFlow是我们对应用ML开发者需求的回答--那些需要在任何规模和任何平台上构建和部署可靠、稳定、高性能的ML系统的工程师。 我们的愿景是创建一个有凝聚力的生态系统,研究人员和工程师可以利用组件一起工作,无论它们来自哪个框架。我们已经在JAX和TensorFlow的互操作性方面取得了进展,特别是通过jax2tf。开发JAX模型的研究人员将能够通过TensorFlow平台的工具将它们带到生产中。

展望未来,我们打算继续发展TensorFlow作为应用ML的最佳平台,并与JAX一起推动ML研究的边界。我们将继续投资于这两个ML框架,为我们的数百万用户推动研究和应用。

有很多伟大的东西正在酝酿之中,我们迫不及待地要与你分享,所以请关注本博客以了解更多细节

PS:对我们任何一个人工智能和ML框架的工作感兴趣?我们正在招人