不懂程式你也該知道 Google 的 TensorFlow 究竟是什麼,以及它為何可能影響未來手機的硬體發展

不懂程式你也該知道 Google 的 TensorFlow 究竟是什麼,以及它為何可能影響未來手機的硬體發展

11 月 15 日,Google 發佈機器學習框架的行動版本:「TensorFlow Lite 預覽版」,這意味著將人工智慧放進手機的趨勢,又往前了一步。

Google 在今年 5 月的 Google I/O 上,就已經對外公佈了 TensorFlow Lite 這個工具。目前,TensorFlow Lite 支持不少針對行動端訓練和優化好的模型,包括視覺模型、圖片識別模型和裝置對話話模型等。Android 和 iOS 平台的開發者都可以使用。

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如果你不是開發人員,你應該不清楚「 TensorFlow 」到底是什麼。不過,你應該聽說過 DeepMind 這個名字,這個團隊開發出了今年打敗柯潔的 AlphaGo,以及自學 3 天在圍棋界找不到對手的 AlphaGo Zero。

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而 DeepMind 早在 2016 年 5 月宣佈,他們已經更換他們使用的開源機器學習平台,從過去使用的 Torch 轉用 TensorFlow。可以說,那兩隻 AlphaGo 和 AlphaGo Zero,以及更多 Google 發佈的人工智慧成果,最後都是在 TensorFlow 上「養成」的。

TensorFlow 是一個用於機器學習的開源軟體庫,可以支援深度學習的各種演算法。它最初是由傑夫 ‧ 迪恩 (Jeff Dean)領軍的 Google Brain 團隊,基於 Google 第一代深度學習系統 DistBelief 改進而產生。

Google 於 2015 年底公佈並宣佈開源了 TensorFlow。在 TensorFlow 中文社群的首頁,有一句話:

TensorFlow 是一個用於人工智慧的開源神器。

在 GitHub 上,TensorFlow 從去年開始就成為了廣受歡迎的機器學習開源專案。GitHub 發佈的 2017 年度開發者報告顯示,TensorFlow 是被 fork 最多的項目,其中有 7300 人為 TensorFlow 做出了貢獻。

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別以為 TensorFlow 離我們太遠,已經有不少大型電商在使用的客服就是基於 TensorFlow 開發的。在 TensorFlow 的官網上,中國的小米、中興、京東等企業,也在使用 TensorFlow。

而 Google Brain 發佈的可以幫你畫畫的人工智慧「Quick, Draw! 」、「AutoDraw」,也是基於 TensorFlow 開發的。

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有了 TensorFlow ,還需要厲害的硬體

雖然 TensorFlow 是廣為流行的一個深度學習框架,但是也有不少開發者認為,如果需要選擇一個人工智慧框架,用自己的數據來訓練深度學習模型, TensorFlow 不一定會是他們的首選。因為這種人工智慧、深度學習的開源庫有不少替代品可以選擇,比如 Caffe、Keras 等。

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此外,用了 TensorFlow,也需要使用足夠厲害的硬體才行。Google 推出的 TPU(Tensor Processing Units)就是專為 TensorFlow 而研發的硬體加速器。目前第二代的 TPU(又稱為 Cloud TPU),已經具有訓練機器學習模型,及處理推理任務兩種能力。

然而也有人認為,雖然網路公司為營造生態而自製晶片已經不罕見,但 Google 推出 TPU 並不是為了要與NVIDIA這些廠商進行競爭,而是為了凸顯 TensorFlow 的強大。

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10 月,Google 公佈 Pixel2 手機這部手機擁有一顆 ImageProcessing Unit (IPU)。這顆 IPU 主要用於加速機器視覺和機器學習領域的運算,而它支援的程式語言,當然也包括 TensorFlow。

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