作者：Cassie Kozyrkov, Chief Decision Intelligence Engineer, Google.編譯：ronghuaiyang

導讀

TensorFlow在深度學習框架中，占據第一的位置已經很久了，而且在可見的未來，也將一直占據第一的位置。

今天早上，我在總結舊金山谷歌Cloud Next的一次演講中我最喜歡的一些片段，TensorFlow有什麼新功能?：https://www.youtube.com/watch?v=MR7w8ARAS2Y

然後我想了一會兒，發現沒有什麼理由不跟你分享我的超級短的總結(除了你可能不看視頻——你完全應該去看看，演講的人非常牛逼)。

我為這篇文章做了一個視頻版本，它更短，免得你你說你不喜歡看，喜歡聽。

1 這是個功能強大的機器學習框架

TensorFlow是一個機器學習框架，如果你擁有大量數據或者你正在追求AI中的最先進技術：深度學習，神經網絡，大傢伙，那麼它可能是你最好的新朋友。它不是數據科學的瑞士軍刀，它是工業車床……這意味著，如果你只想通過20×2的電子表格擬合一條回歸線，你可以不用讀下去了。

但如果你追求的是大，那就嗨起來吧。TensorFlow已經被用來尋找新的行星，通過幫助醫生篩選糖尿病視網膜病變來預防失明，並提醒有關部門注意非法砍伐森林活動的跡象，從而幫助拯救森林。它是AlphaGo和谷歌Cloud Vision的基礎，現在，這些都是你的了。TensorFlow是開源的，你可以立即免費下載和閱讀入門指南。

在TensorFlow的幫助下發現的開普勒-90i行星使開普勒-90系統成為我們所知的唯一一個在圍繞一顆恆星的軌道上有八顆行星的系統。目前還沒有發現有超過八顆行星的星系，所以我想這意味著我們與開普勒-90並列第一(目前)

2 bizaarre的方法是可選項

我非常喜歡TensorFlow Eager。

如果你在過去嘗試過TensorFlow，但是卻被嚇跑了的話，因為它迫使你像學者/外星人一樣編寫代碼，而不是像開發人員一樣編寫代碼，那你就錯了!

TensorFlow的即時執行讓你可以像一個純粹的Python程式設計師那樣與它進行交互：在構建那些巨大的圖形時，無需屏住呼吸，只需逐行編寫和調試即可。我自己就是一個正在恢復的學者(很可能是一個外星人)，但自從TF推出以來，我就愛上了它的eager execution。

3 你可以逐行構建神經網絡

Keras + TensorFlow = 更簡單的神經網絡構建！

Keras是關於用戶友好和簡單的原型設計，這是舊的TensorFlow渴望更多的東西。如果你喜歡面向對象的思維，喜歡一次構建一層神經網絡，你會喜歡tf.karas。在下面幾行代碼中，我們創建了一個連續的神經網絡，帶有標準的裝飾的東西，比如drop(提醒我，有時我用單詞drop來比喻drop)。

4 不僅僅是Python

好吧，你抱怨TensorFlow的Python偏執狂已經有一段時間了。好消息！TensorFlow不再僅僅是畢達哥拉斯學派的理論。它現在可以在很多語言中運行，從R到Swift再到JavaScript。

5 你可以在瀏覽器中做所有的事情

說到JavaScript，你可以使用TensorFlow.js在瀏覽器中訓練和執行模型。去看看很酷的演示，我等你回來。

在使用TensorFlow.js的瀏覽器中，實時人體姿態估計

6 有一個為小設備準備的Lite版本

從博物館買了箇舊桌子？烤麵包機嗎？(類似的東西?)TensorFlow Lite為包括移動設備和物聯網在內的多種設備帶來了模型執行，在推理方面比原始的TensorFlow快了3倍多。是的，現在你可以在樹莓派或手機上進行機器學習。在這裡：https://www.youtube.com/watch?，Laurence做了一件勇敢的事情，他在Android模擬器上對成千上萬的圖像分類進行了實時演示……工作的很好。

7 定製的設備會更好

如果您厭倦了等待CPU完成數據轉換來訓練神經網絡，那麼現在可以使用Cloud TPUs來獲得專門為這項工作設計的硬體。T是張量，就像TensorFlow…巧合？我認為不是！谷歌在alpha中發布了 TPUs版本3 。

8 新的數據pipeline提升了很多

你用numpy做什麼？如果你想在TensorFlow中做，然後出錯了，tf.data_namespace現在使你在TensorFlow中的輸入處理更具表現力和效率。tf.data為您提供快速、靈活、易於使用與訓練同步的數據pipeline。

9 你不用重頭開始

你知道開始機器學習有什麼不好玩的嗎？在編輯器中有一個空白的新頁面，並且沒有示例代碼。有了TensorFlow Hub，你就可以從事一種更高效的版本，來幫助你自己處理別人的代碼，並將其稱為你自己的代碼(也稱為專業軟體工程)。

TensorFlow Hub是一個用於可重用的預訓練機器學習模型組件的存儲庫，它被打包成一行重用。

當我們談到社區而不是獨自摸索時，你可能想知道TensorFlow剛剛獲得了一個官方的YouTube頻道和blog。

我的總結到此結束，所以下面完整的演講將在接下來的42分鐘為你帶來歡樂。

演講視頻地址：https://youtu.be/MR7w8ARAS2Y

英文原文：https://hackernoon.com/9-things-you-should-know-about-tensorflow-9cf0a05e4995

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