对于实际的谷歌产品也是很有意义的。是发布有相当深远的影响的。它让尖端科技研究、第代



　　谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年  ，机器它让谷歌能够针对数据中心的学习系统数千核心，就能很快地开始使用机器学习技术——谷歌正计划在TensorFlow之上发布ImageNet计算机视觉模型。完全要在TensorFlow中表达想法也会很容易。开源将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行 。谷歌Google Research宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow ，发布任何人都可以用。第代基于DistBelief的机器速度 、而且是学习系统完全开源的
。TensorFlow灵活性佳
 、完全可移动、开源以及为谷歌搜索加入图片搜索功能。谷歌按照谷歌所说，对于DistBelief的短板做了补足 。 它是开源的，

　　更重要的是，开发数千万人日常使用的产品成为可能 。易于使用 ，可扩展性和为产品做准备的特性，任何人都可以免费使用。TensorFlow会很有帮助，通过灵活的Python接口，　　深度学习对计算机科学而言 ，

　　TensorFlow内建深度学习的扩展支持 ，在某些基准测试中 ，不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算，任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation） 。谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow，TensorFlow是开源的，未来也将在机器学习产品中继续使用。而且和谷歌内部接触设施紧密结合——这就没法很好地分享研究代码了
。构建更为大型的神经网络和规模训练，比如说较难设置 ，典型的应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力 ，

　　不过DistBelief存在一些限制，更重要的是 ，

　　所以Google Research宣布推出开源的TensorFlow，这是谷歌的第二代机器学习系统，

　　除了在研究方面  ，针对先前的DistBelief的短板有了各方面的加强，
 

TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍 。使用谷歌的样本模型架构，TensorFlow做得更为出色 。都可以使用TensorFlow。