Google 人工智能引擎 TensorFlow 开源会带来哪些影响
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发布时间：2022-04-23 03:32
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热心网友
时间：2022-04-18 18:08
最直接的影响就是明年又会有一大批"自出创新型"科技项目要上马了。
说一点感想。。。
一是现在很多大公司都越来越重视DL，所以赶紧多了解了解DL无论是对于相关领域的工作，还是对于未来自己的发展都有好处
二是DL现在一大硬伤在于运算复杂度太高导致的计算时间太长，所以GPU加速这一块未来也会越来越重要。现在和DL关系比较密切的加速手段也主要就是CUDA，所以CUDA相关的东西也可以多了解了解，未来肯定只会用的越多而不是越少
今年CVPR2015和ICCV2015，不少使用DL的工作识别精确度暴增10%，使得未来如果不是工作上有巨大创新的话，基本上所有人都会向着DL的方向去做了
而且这是一条很难回头的路，因为实验结果只能越来越好而不是越来越差，如果你不用DL，那么你的结果比不过别人，所以很多人虽然心里不怎么情愿，但也是不得不用DL来做自己的一些工作
热心网友
时间：2022-04-18 19:26
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
热心网友
时间：2022-04-18 21:00
对企业而言，可作为算法实现参考，对人工智能市场化意义不会很大。
1、对大企业，侧重并行或集群，TensorFlow不适用。有介绍说，微信语音识别、图像识别用到了深度学习，特点是通过并行计算或集群来完成密集运算。毕竟算法都通过paper发表过了。
2、对小企业，更缺数据。有了数据，使用一些开源的深度学习算法就能达到基本目标。现有的重要的深度学习算法都有开源代码，而且还是多种语言的版本，如DBN，CNN，RCNN，FRCNN，RNN等。Torch、Caffe等都是开源的，TensorFlow已经失去了先发优势，只能看后期推进力度了。
3、一些算法本身需要提高，有待创新，更需要看论文。
