谷歌的TensorFlow AI框架增加了Swift和JavaScript支持

谷歌今天對其流行的TensorFlow機器學(xué)習(xí)框架進(jìn)行了大量更新，以使其對更多的開發(fā)人員有用，并為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了開始構(gòu)建AI模型的新方法。

TensorFlow是開發(fā)人員可以用來建立和運行機器學(xué)習(xí)模型的最流行的編程框架之一。 它包含了該任務(wù)的有用抽象，因此開發(fā)人員更容易啟動和運行他們的人工智能代碼，而不必重新發(fā)明車輪。 它是圍繞計算圖的概念建立的，它描述了數(shù)學(xué)運算之間的數(shù)據(jù)流。

這是谷歌人工智能戰(zhàn)略的重要組成部分，因為它幫助公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家建立更智能的功能，并進(jìn)行機器學(xué)習(xí)研究。 將其作為開源項目提供意味著谷歌可以從他人的貢獻(xiàn)中獲益，同時用更廣泛的可用技術(shù)推動人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。

谷歌集成了TensorFlow和Java腳本，用于在Web瀏覽器中運行機器學(xué)習(xí)任務(wù)。 該公司還預(yù)計下個月將發(fā)布SWI FT的TensorFlow，在機器學(xué)習(xí)框架和蘋果2014年推出的編程語言之間的深度集成。 TensorFlowLite，Google在功能不太強大的硬件上執(zhí)行機器學(xué)習(xí)的框架，現(xiàn)在除了Android和iOS設(shè)備外，還支持RaspberryPI。

谷歌還宣布了TensorFlowHub，它提供了一個存儲庫，用于共享不同的預(yù)建模塊，開發(fā)人員可以跨多個模型重用。 這些模塊是自成體系的代碼，是在大型數(shù)據(jù)集上預(yù)先訓(xùn)練的，但允許開發(fā)人員根據(jù)特定的需求重新訓(xùn)練它們。 它們的設(shè)計是為了通過充當(dāng)積木來降低機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的復(fù)雜性。

TensorFlow還收到了一個新的圖形調(diào)試器，它允許開發(fā)人員查看計算圖的內(nèi)部節(jié)點是如何工作的，以便更好地理解它們的模型的工作方式。