將機器學習帶入每個開發者的工具箱中

語言: CN / TW / HK

由Laurence Moroney和Josh Gordon為TensorFlow團隊釋出

隨著最近Stack Overflow開發者調查的釋出,我們很高興地看到TensorFlow作為最常用的ML工具的增長,被300萬軟體開發者採用,使用機器學習來增強他們的產品和解決方案。而且我們才剛剛開始--調查顯示,TensorFlow是開發者中最想要的框架,估計有400萬開發者希望在不久的將來採用它。

TensorFlow現在每月被下載超過1800萬次,在GitHub上積累了16.6萬顆星--比任何其他ML框架都要多。在谷歌內部,它為幾乎所有的人工智慧生產工作流程提供動力,包括搜尋、廣告、YouTube、GMail、地圖、Play、照片等等。它還為世界上許多最大的公司的生產系統提供動力--蘋果、Netflix、Stripe、騰訊、Uber、羅氏、LinkedIn、Twitter、百度、Orange、LVMH和無數其他公司。而且,每個月都有超過3000篇提到TensorFlow或Keras的新科學出版物被谷歌學者收錄,包括重要的應用科學,如瞭解癌症的CANDLE研究。

.png)我們將繼續發展構成谷歌AI/ML生態系統的產品和開源服務家族。近年來,我們瞭解到,一個單一的通用框架不可能適用於所有場景--特別是生產和前沿研究的需求往往是衝突的。因此,我們建立了JAX,一個用於分散式數值計算的最小化API,以推動下一個時代的科學計算研究。JAX對於推動新的前沿領域非常出色:達到新的並行規模,推進新的演算法和架構,並開發新的編譯器和系統。研究人員對JAX的採用是令人振奮的,AlphaFoldImagen等進展也強調了這一點。

在這個新的多框架世界中,TensorFlow是我們對應用ML開發者需求的回答--那些需要在任何規模和任何平臺上構建和部署可靠、穩定、高效能的ML系統的工程師。 我們的願景是建立一個有凝聚力的生態系統,研究人員和工程師可以利用元件一起工作,無論它們來自哪個框架。我們已經在JAX和TensorFlow的互操作性方面取得了進展,特別是通過jax2tf。開發JAX模型的研究人員將能夠通過TensorFlow平臺的工具將它們帶到生產中。

展望未來,我們打算繼續發展TensorFlow作為應用ML的最佳平臺,並與JAX一起推動ML研究的邊界。我們將繼續投資於這兩個ML框架,為我們的數百萬使用者推動研究和應用。

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