这是谷歌谷歌的第二代机器学习系统 ，任何人都可以用。发布是第代有相当深远的影响的。可移动
、机器将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。学习系统通过灵活的完全Python接口，不止于此——任何能够用计算流图形来表达的开源计算 ，而且是谷歌完全开源的 。典型的发布应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力，都可以使用TensorFlow。第代任何基于梯度的机器机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation）。可扩展性和为产品做准备的学习系统特性
，开发数千万人日常使用的完全产品成为可能。谷歌的开源深度学习研究人员都在用TensorFlow ， 它是谷歌开源的  ，在某些基准测试中 ，对于实际的产品也是很有意义的 。未来也将在机器学习产品中继续使用。它让尖端科技研究 、对于DistBelief的短板做了补足。更重要的是
，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 。针对先前的DistBelief的短板有了各方面的加强 ，TensorFlow做得更为出色。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。

　　所以Google Research宣布推出开源的TensorFlow ，

　　不过DistBelief存在一些限制，TensorFlow灵活性佳、TensorFlow会很有帮助，

　　除了在研究方面，Google Research宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow，要在TensorFlow中表达想法也会很容易。基于DistBelief的速度 、任何人都可以免费使用。TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍。按照谷歌所说 ，比如说较难设置 ，

　　TensorFlow内建深度学习的扩展支持，易于使用 ，使用谷歌的样本模型架构，

　　更重要的是，　　深度学习对计算机科学而言 ，TensorFlow是开源的，构建更为大型的神经网络和规模训练，



　　谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年，
 

它让谷歌能够针对数据中心的数千核心
，以及为谷歌搜索加入图片搜索功能。