今天早晨，我发现我正从在美国旧金山举行的“Google Cloud Next”大会，当中一场我十分享受的讲座，摘要最喜爱的重点。这场讲座的主题是“TensorFlow有什么新功能？（YouTube 视频）”
然后，我想了一会儿，想不到不跟您分享我这超级简短摘要的理由（除了也许您不会看这段影片，但真的应该看一下，因为讲者很棒）。所以，就让我们开始吧！
1.TensorFlow 是一个强大的机器学习框架
TensorFlow是一个机器学习框架。如果您有许多资料，并且/或您正追求AI人工智慧的最先进技术，例如深度学习、神经网路⋯⋯等等，那TensorFlow也许会成为您新的超级好朋友。TensorFlow可不像是资料科学的瑞士小刀，它的功用奇大无比，堪比工业用车床，我的意思是，如果您想要的仅仅是透过20乘2的电子表格，绘制出回归线，那您大可不用继续阅读。
但如果巨大的功用是您所追求的，那TensorFlow会让您感到很兴奋！因它已被用来寻找新的行星；借帮助医生筛检糖尿病导致的视网膜病变，以预防失明；借提醒有关当局非法砍伐森林活动的迹象，以拯救森林。而AlphaGo和Google Cloud Vision更建立在TensorFlow之上，现在，您也可以尝试看看！TensorFlow完全开放原始码，您可以免费下载，并且马上开始使用。
科学家借由TensorFlow的帮助，发现了Kepler-90i行星。这使Kepler-90星系成为目前所知唯一的另一个星系，在轨道上共有8颗行星环绕单一恒星。至今，没有其它星系被发现超过8颗行星，所以我猜想，我们太阳系与Kepler-90星系暂居榜首啦！想了解更多，请点这里。
2. 不必用奇怪的方法写程式
我爱上了TensorFlow Eager。
如果您过去曾使用过TensorFlow，并因它迫使您写程式像个学者或外星人，而不像一个专业的程式开发者，所以尖叫地跑走。记得赶～快～回～来～喔！
TensorFlow 的eager execution，让您就像个纯粹的Python 工程师般，与TensorFlow 互动。能直接一行接着一行，流畅地写程式、除错，而不是屏住呼吸，小心翼翼地建构那些巨大的图。我自己这几年恢复在大学担学讲师（并且很可能是个外星人），但自TensorFlow 的eager execution 发布以来，我就爱上它了！
3. 您可以一行接着一行建构神经网路
Keras + TensorFlow = 更容易建构神经网路！
Keras自发布以来，一直都因着使用者亲和性及易于产生原型，受用户喜爱。而这两点一直是旧版的TensorFlow，非常渴望拥有的特点。如果您喜欢物件导向的思维，并且喜爱一次一层地建构神经网路，那您将会爱上tf.keras。下图中，仅仅几行程式码，我们已创造一个序列的神经网路，同时包括了如dropout这样的标准配件。（记得提醒我，改天要眉飞色舞地说说我对dropout的比喻，它们包括了订书机和流感。）
噢，你喜欢谜题，对吗？保持耐心，不要一直去想订书机喔！
4. 不再只有Python
好吧，我知道您已好一阵子抱怨TensorFlow 对Python 单一的狂热，对吧！好消息是，TensorFlow 不再只给Python 爱好者使用，现在，它也支援许多其它的程式语言，从R 语言到Swift 再到JavaScript。
5. 使用者可在浏览器内训练并执行模型
说到JavaScript，您可运用TensorFlow.js，在浏览器内训练并执行模型。好好地研究这段酷炫的demo吧！当您回来时，我仍在这里等您喔！
6. 针对微小的设备，TensorFlow 有轻量化版本。
从博物馆得到一台年久失修的桌上型电脑？烤面包机？（同样的东西？）TensorFlow Lite让模型可在多样装置上执行，包括行动装置、物联网装置⋯⋯等等，在推论速度上，比原本的TensorFlow快了三倍以上。是的，现在您可在Raspberry Pi或您的手机上，进行机器学习。在这段讲座(YouTube 视频)中，讲者劳伦斯做了一件勇敢的事，就是当着数千人的面，在Android模拟器上，现场展示影像分类，而且⋯⋯成功了！
7. 特制的硬体效能更佳
如果您已厌倦等候CPU将资料处理完毕，以训练您的神经网路，现在，您可以取得搭载了Cloud TPU，专门设计用来处理大量资料的硬体。TPU的T，意指“张量（Tensor）”，跟TensorFlow的Tensor有一样的意思。巧合吗？我认为不是！几周前，Google宣布第三版的TPU，目前发展到预览版本。
8. 新的资料工作流程有显著改善
您正运用numpy做些什么呢？假设，您想要在TensorFlow中运用numpy，然后立刻退出，现在TF.data namespace使您在TensorFlow中的输入处理，更容易表达且更有效率。Tf.data给您快速、弹性及容易使用(YouTube 视频)的资料工作流程，并且与训练同步。
9. 您不需从头开始
您知道一种展开机器学习的枯燥无味的方式吗？那就是在您的编辑器中，显示一个完全空白的新页面，并且根本没有范例程式码。现在，有了TensorFlow Hub 的帮助，您可加入一项经过改良、更有效率的历史悠久传统，这项传统就是取用某人的程式码，然后称它为自己的（又被称作“职业软体工程”）。
TensorFlow Hub是个针对可重复使用、预先训练好的机器学习模型元件的套件库，并将这些模型元件打包好，让使用者进行单线重复使用。所以，自己来吧！
当我们正进行到社群和不要独自挣扎地学习这个主题，您可能会想知道，TensorFlow恰好有了官方的YouTube频道与部落格。
这是我摘要的总结。所以，以下是完整的讲座，好好享受接下来的42 分钟！
本文转载自medium，原文地址（需要科学上网）
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