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TensorFlow全世界注册量提升一亿,以往一个月便超出一千万次

十三 只想说 凹非寺量子位 报导 | 微信公众号 QbitAI

四年半,全世界下载量提升一个亿,仅以往一个月,便有超出一千万的免费下载。

这就是TensorFlow递交的全新成绩表。

GoogleAI责任人 Jeff Dean (传奇私服“妹夫”)十分兴奋:

在我们在2016年10月,将TensorFlow做为一个开源网站项目公布时,大家期待外部机器学习科学研究工作人员在应用它时,和我们在 Google AI 的感受一样。见到它的下载量提升一亿,我觉得十分引以为豪。

Keras 创作者、Google深度学习权威专家 Franois Chollet 也发文章表明:

仅以往的一个月,就会有超出一千万次的下载量,它已经加快发展趋势。

自然,毫无悬念的,网民们在妹夫twiter下边写出了老梗:

但大家如今再用Pytorch。

为何TensorFlow能获得这般考试成绩?

在妹夫的twiter中,还提及了2016年公布TensorFlow时的blog。

这一天,Google公布了TensorFlow的“市场研究报告”,并迅速将其开源系统。

而它的小故事,也就从这一時刻刚开始铸就。

凭着Google不可小觑的知名度,信息在技术圈内快速传出,殊不知在圈外人,却沒有想像中的那麼震惊。

直至2017年,AlphaGo 点爆了大家对人工智能技术的激情,AI 也慢慢渗入进各个领域中,Tensorflow 则变成一个现象级的技术性专有名词,被一般大家所熟识。

Tensorflow在17年3月公布了1.0.0版本号,也意味着稳定版的问世。

初期的TensorFlow還是有许多被别人抨击的地区,例如API的可靠性、高效率和根据静态数据计算图的程序编写上的多元性这些。

经历两年的時间,TensorFlow不断提升,另外汲取了像Pytorch那样框架的有点儿,逐渐地在处理这种缺陷。

今年,Google发布了TensorFlow 2.0,它是服务平台发展史中,称之为是一个关键的里程碑式。几大闪光点包含:

致力于简易性和便捷性,大大简化API便捷开发者应用Keras 和 eager execution 轻轻松松搭建实体模型提升TensorFlow Lite 和 TensorFlow.js 布署实体模型的工作能力直到如今,TensorFlow 早已迭代更新到 2.2.0 版本号,更为注重性能与生态体系的兼容模式,及其关键库的可靠性。

除开性能上的持续提升,TensorFlow的取得成功也归功于它的绿色生态。

TensorFlow 可以说,创建了一个十分强劲的生态体系,包括各种库、拓展及其专用工具,可以考虑科学研究工作人员和开发者完成端到端机器学习实体模型的各种各样要求。

针对科学研究工作人员而言,TensorFlow出示了最顶尖的机器学习科学研究实体模型,比如,T5实体模型能够完成视频语音到文字的变换。

商品开发者可融合应用TensorFlow与Keras等专用工具搭建各种各样运用商品。TensorFlow Hub还出示很多预训练模型

除此之外,开发者能够运用TensorFlow Lite等专用工具,轻轻松松将机器学习实体模型布署到各种各样机器设备上。

道阻且长,比任何时刻都具备趣味性

TensorFlow获得这般造就虽然是非常值得赞美,但此外,它所遭遇的挑戰也是极大的——乃至是史无前例的。

除开本身性能、便捷性和绿色生态等层面的发展趋势要素外,大量的挑戰将会来源于类似深度学习框架的市场竞争。

包含Pytorch、MXNet、Caffe、Keras这些,他们本身拥有 分别的闪光点和特点,这也就导致了客户挑选层面的差别。

那麼,这种开源系统深度学习框架中间的市场竞争怎样?

由于并不一定框架都发布了“下载量”这一指标值,大家从GitHub上的认知度来做下比照。

倘若有更强的比照指标值,热烈欢迎在发表评论沟通交流。

最先是TensorFlow,GitHub上的小星星早已做到了14.4万。

Keras在GitHub上的小星星为4.82万。

Pytorch在GitHub上的小星星为3.86万。

Caffe在GitHub上的小星星为3.02万。

MXNet在GitHub的小星星为1.87万。

如依据GitHub小星星的总数来决策开源系统深度学习框架的时兴水平,那麼排行便是:

TensorFlow> Keras >Pytorch>Caffe>MXNet

这般以外,中国的深度学习框架也在逐渐使力:百度搜索飞桨、华为手机 MindSpore、旷视 MegEngine、清华大学 Jittor。

在GitHub上的小星星分别是11.3K、1K、2.1K和1.4k高清。

针对全世界深度学习框架的奔涌发展趋势,TensorFlow全世界产品总监 Kemal El Moujahid 就曾表明:

大家十分善于见到制造行业获得发展趋势。如今,全世界范畴看来,尽管机器学习和 AI 的普及化度还处于前期环节,可是大家不要忘记了最后的总体目标:在全世界营销推广普及化机器学习和 AI。

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