Google发布TensorFlow 预览版 人工智能离我们更近一步

[导读] 11 月 15 日,Google 发布机器学习框架的移动设备版本,TensorFlow Lite 预览版,这意味着,将人工智能放进我们的手机这个趋势,又往前了一步。Google 在今年 5 月的 Google I/O 上,就已经对外公布了 TensorFlow Lite 这个工具。目前,TensorFlow Lite 支持不少针对移动端训练和优化好的模型,包括视觉模型、图片识别模型和设备对话模型等。Android 和 iOS 平台的开发者都可以使用。

11 月 15 日,Google 发布机器学习框架的移动设备版本,TensorFlow Lite 预览版,这意味着,将人工智能放进我们的手机这个趋势,又往前了一步。

Google 在今年 5 月的 Google I/O 上,就已经对外公布了 TensorFlow Lite 这个工具。目前,TensorFlow Lite 支持不少针对移动端训练和优化好的模型,包括视觉模型、图片识别模型和设备对话模型等。Android 和 iOS 平台的开发者都可以使用。

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然而说到TensorFlow,除了与人工智能有关,最近它还与「Google 重返中国」这个互联网幻觉扯上了关系。

上月彭博社报道,Google 这次想要在中国推广自家的开源人工智能框架 TensorFlow,通过减低开发者开发和使用人工智能的难度,重回中国市场。

也许非开发人员对 TensorFlow 并不熟悉,但你应该听说过 DeepMind 这个名字,这个团队开发出了今年打败柯洁的 AlphaGo,以及自学 3 天在围棋界找不到对手的 AlphaGo Zero。

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而 DeepMind 早在 2016 年 5 月宣布,更换他们使用的开源机器学习平台,从 Torch 转用 TensorFlow。可以说,那两只 AlphaGo 和 AlphaGo Zero,以及更多 Google 发布的人工智能,最后都是在 TensorFlow 上「养成」的。

TensorFlow是一个用于机器智能的开源软件库,可以支持深度学习的各种算法。它最初是由杰夫 · 迪恩 (Jeff Dean)领头的 Google Brain 团队,基于 Google 第一代深度学习系统 DistBelief 改进而得。

Google 于 2015 年底公布并宣布开源人工智能系统 TensorFlow。即使在国内无法正常使用 Google 的大量服务,但中国是 TensorFlow 在亚洲用户增长最快的国家之一。今年 4 月,TensorFlow 的负责人Rajat Monga 向媒体表示,TensorFlow 在中国地区的下载已经超过 14 万。

在TensorFlow 中文社区的首页,有一句话:

TensorFlow 是一个用于人工智能的开源神器。

在 GitHub 上,TensorFlow 从去年开始就成为了广受欢迎的机器学习开源项目。GitHub 发布的 2017 年度开发者报告显示,TensorFlow 是被 fork 最多的项目,其中有 7300 人为 TensorFlow 做出了贡献。

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(TensorFlow 是被 fork 最多的项目)

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(参与 TensorFlow 的开发者人数位列第五)

TensorFlow 在中国

10 月以来,国内多地陆续举行 Google 开发者社区开发者节(GDG DevFest),这是一个 Google 发起并由全球各地 GDG 组织的活动。

今年的活动,无论是长三角地区的上海主会场,还是珠三角地区的广州主会场,人工智能都是主角。在上海的活动,还专门为开发者举行了 TensorFlow 工作坊,名字为“TensorFlow 从入门到不放弃”。

爱范儿(微信:ifanr)参加了Google 广州社区开发者节,其中在 Google 工作多年并曾在 Google Brain 工作的开发者廖宝华,向在场几百位开发者,分享了非机器学习专业人士、初学者如何更加高效地利用 TensorFlow 来进行开发。

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廖宝华说,TensorFlow 可以让开发者、企业站在巨人的肩膀上,高效地搭建起自己的模型。他举了一个例子,将搭建机器学习模型,比作盖房子。

我们不希望开发者像盖房子那样,一块一块砖头地来,而是可以将几个已经弄好的模块组合起来。

现场有开发人员表示,他们也正在使用 TensorFlow 的接口(API)来训练模型,其中不乏电商、直播、无人机等各个行业的开发者。

GDG 广州的组织者 Nicky 认为 TensorFlow 大大降低了开发者使用机器学习的门槛,封装了大量的 API,让开发者不需要去做大量的数据模拟。还有就是,很多 TensorFlow 的接口,在国内可以正常使用,这个与 Google Play 等使用起来很不同。

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(截图来自 TensorFlow 官网)

别以为 TensorFlow 离我们太远,国内已经有不少大型电商在使用的客服就是基于 TensorFlow 开发的。在 TensorFlow 的官网上,我们可以看到,国内的小米、中兴、京东等企业,也在使用 TensorFlow。

而 Google Brain 发布的可以帮你画画的人工智能「Quick, Draw!」、「AutoDraw」,也是基于 TensorFlow 开发的。

用了 TensorFlow 还需要厉害的硬件

虽然 TensorFlow 是广为流行的一个深度学习框架,但是也有不少国内的开发者认为,如果需要选择一个人工智能框架,用自己的数据来训练深度学习模型,TensorFlow 不一定会是他们的首选。

除了大量 Google 的产品和服务在国内无法正常使用以外,还有就是这种人工智能、深度学习的开源数据库有不少替代,比如Caffe、Karas 等。

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虽然中国拥有世界上数量最多的 Android 系统用户, 但能够正常使用的 Google 产品和服务并不算多。而 Google 掌门人桑达尔 · 皮查伊(Sundar Pichai)在今年接受采访有说到:

I’m committed to engaging more in China.

我正在更加积极地参与到中国事务中来。

话虽如此,但 Google 重返中国,应该依然是个幻觉。因为 TensorFlow 对普通开发者而言,并非是不可或缺的。而对于中高级企业的用户,尤其是互联网企业,大多数在早几年就开始立项研究开发人工智能了,其他的企业的话,也会优先使用百度、阿里云这些国内的服务。

11 月 15 日,科技部公布了首批国家人工智能开放创新平台名单:

依托百度公司建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台,依托阿里云公司建设城市大脑国家人工智能开放创新平台,依托腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台,依托科大讯飞公司建设智能语音国家人工智能开放创新平台。

不过用上了 TensorFlow,也需要使用足够厉害的硬件才行。Google 推出的 TPU(Tensor Processing Units)就是专为 TensorFlow 而研发的硬件加速器。目前第二代的 TPU(又称为 Cloud TPU),已经具有训练机器学习模型,及处理推理任务两种能力。

然而也有人认为,虽然互联网巨头为营造生态而发不芯片已经不罕见,但 Google 推出 TPU 并不是为了要与英伟达、NVIDIA、寒武纪这些厂商进行竞争,而是为了凸显 TensorFlow 的强大。

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(TPU 芯片组)

10 月,Google公布 Pixel2 手机这部手机拥有一颗图像处理协处理器,即 ImageProcessing Unit (IPU)。这颗 IPU 主要用于加速机器视觉和机器学习领域的运算,而它支持加速的编程语言,当然也包括 TensorFlow。

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