[arXiv'16] TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems 阅读笔记
TensorFlow 是一种用于表达机器学习算法的接口, 以及一种用于执行这些算法的实现. 使用 TensorFlow 表达的计算可以在各种异构系统上以少量或无需修改的方式执行, 这些系统范围从手机和平板电脑等移动设备到由数百台机器和数千个计算设备 (如 GPU 卡) 组成的大规模分布式系统. 该系统具有高度的灵活性, 可用于表达各种算法, 包括深度神经网络模型的训练和推理算法, 并且已被用于在计算机科学和其他领域超过十几个领域进行研究和将机器学习系统部署到生产中, 包括语音识别、计算机视觉、机器人技术、信息检索、自然语言处理、地理信息提取和计算药物发现. 本文描述了 TensorFlow 接口以及我们在 Google 构建的该接口的实现.TensorFlow API 和参考实现2015 年 11 月作为 Apache 2.0 许可的开源软件包发布. 可在 <www.tensorflow.org> 上获取.