Device Placement

本文是Google Brain工程师周玥枫在QCon上海2017和DevFest 2017上的演讲实录，由GDG整顿和宣布。

我的名字叫做周玥枫，我是 Google Brain 的工程师，我如今做 TensorFlow 和 TensorFlow 分布式的开辟以及应用机械进修来竽暌古化 TensorFlow 的研究项目。

今天起首跟大年夜家分享深度深刻进修的例子，然后再跟大年夜家简单介绍一下什么是 TensorFlow ，以及 TensorFlow 一些最新特点，包含即将公开甚至还没有完成一些的特点，如不雅有时光的话，我会花一些篇幅侧重介绍新的特点。最后的时光我会扼要介绍一下 Google Brain 两个研究项目。

Machine Learning

今天，我们看到机械进修已经改变了我们的世界，机械科学家用深度进修的办法来检测糖尿病和视网膜病变，个中检测视网膜病变达能到 95% 的精确率，甚至跨越眼科专家 91% 的精确率。机械进修实现了机械和仁攀类专家相媲美的精确率。

其次，机械进修可以或许跨越说话的┞废碍，实现加倍便捷的沟通和交换，我们知道传统的机械翻译体系须要把不合说话词组对应起来，经由过程一些复杂的甚至手写的规矩，把一种说话转换为一种说话，这种体系异常宏大年夜且晦气于保护，并且精确度不敷高，所以比来鼓起了一种基于神经收集的办法，我们将其用 TensorFlow 实现出来，用这种办法来缩小机械和仁攀类翻译的差距，可以或许使翻译加倍精确和天然。

最后两张图表示我们在神经翻译体系上，每个 GPU 运算异常均衡，而右边仁攀类专家设计的运算异常不均衡，在 GPU2 花了异常长的时光，在其他 GPU 花了很少的时光，然则这个也是可以懂得，因为专家设计一般只推敲到一部分。在 Inception V3 我们的结不雅不是异常均衡。然则可能是因为 Inception V3 傍边有一些过分的依附，我们的结不雅仍然在 Inception V3 有总体的运行时光上的进步。后来我们做一些分析发明因为在数据拷贝时代，我们花了更少的时光。所以总体对它有一个运行时光的进步。

同样的，机械进修还可以给仁攀类带来竽暌逛悦，可以实现主动修改┞氛片、突进出物的前景、背景虚化等功能，我们很快可以在手机上看到这个功能。

接下来看看机械进修在工业界的应用，第一个例子是 INSTACART ，它是做杂货当天送货办事的，顾客经由过程收集应用法度榜样大年夜本地很多零售商选出想要的商品并且购买杂货。这个软件的客户异常多。客户在购买时面对一个问题，就是大年夜数百万计零售市廛或者商品中选出本身想要的物品，所以 INSTACART 为了让购物者更快地找出想要的商品，用 TensorFlow 建立了一套深度进修模型用来最有效地排序商品列表，这种办法能大年夜大年夜省下购物者寻找商品的时光。

第二个例子就是 UBER ，UBER 用 TensorFlow 和基于 TensorFlow 的开源项目来构建一个叫做“米开朗基罗”的体系，这是一个内部应用的机械进修平台，谷歌欲望应用这个平台让内部应用 AI 就像他们请求乘车一样的便利。这个体系涵盖了大年夜数据治理、数据获取和模型练习、评估、安排等方面，并且这个体系不只支撑 TensorFlow 深度进修，还支撑其他机械进修的模型。

第三个例子是 KEWPIE ，它用 TensorFlow 搭建了人工智能体系用来改良婴儿食物的质量，对食物产品进行人工智能分析，如许可以辨认出产品中可以接收的成分并且剔除产品中不克不及接收的成分，如许包管了婴儿食物的质量。

What Is TensorFlow

而实现上述这一切所有的基本框架就是 TensorFlow.

我们在 2015 岁终开源了 TensorFlow ，欲望把它做成可以或许办事所有人的机械进修平台。我们想要将它做成一个快速灵活的、临盆情况就绪的框架。它可以很便利可以做研究，也可以很快安排到临盆情况傍边。TensorFlow 本质上是一个大年夜范围的运算框架，它的运算被抽象成一张运算矢量图。就像在这边看到一张运算图一样，膳绫擎的节点代表运算或者状况。当我们完成了一些运算或者停止了一些状况的时刻，我们的数据就年腋荷琐节点流到别的一个节点。这个图可以用任何说话来构建，当这张图构建完之后，我们把它传到 TensorFlow 核心傍边进行编译，进行优化然后来履行。

TensorFlow 也支撑很多硬件平台，大年夜最初的 CPU、GPU ，到即将宣布 CLOUD CPU ，还有对安卓、 iOS 的支撑，甚至对嵌入式设备的支撑。

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本文标题：Google Brain工程师演讲实录：TensorFlow与深度学习

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