TensorFlow产品总监：机器学习进步让AI应用成可能( 二 )_新浪科技讯8月31日上午消息

第二，计算能力取得了飞速进步。人工智能的发展需要非常充沛的算力，算力的发展目前呈现出指数级的增长。例如，Tensor Processing Units（TPUs），能在短短几分钟内而非几小时内，就训练完成机器学习模型。一套TPUs的计算能力是1990年的计算机的10000倍。

第三，以更快的速度构建更复杂的模型和技术。例如，在自然语言理解领域，研究人员正在取得令人难以置信的进展。

“有了这三个最重要的要素，如何整合起来呢？答案就是TensorFlow。”

Kemal表示，自2015年开源以来，TensorFlow已成长为一个灵活的机器学习框架，目前已到2.0阶段，下载量4100万，提交次数5万+，代码改动请求（PR）9900+，贡献量1800+。

TensorFlow2.0的特点是更容易去使用、易于掌握；功能更强大，能让每个人快速去做大量数据集数据的运算；可扩展，通过在谷歌全系统基础上进行测试，可部署在从小型设备到大型服务器的各类设备上。

其中，随着TensorFlow社区在全球范围内扩展，可以帮助新接触机器学习的开发者学习利用TensorFlow去解决当地社区问题。

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