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

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。

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。

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。

▲ TensorFlow 是被 fork 最多的項目

▲ 參與 TensorFlow 的開發者人數位列第五

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。

▲ 用 AutoDraw 畫貓

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。

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。

▲ TPU

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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