TensorFlow Lite预览版，这意味着，将人工智能放进我们手机这个趋势，又往前了一步。

　　Google在今年5月的Google I/O上，就已经对外公布了TensorFlow Lite这个工具。目前，TensorFlow Lite支持不少针对移动端训练和优化好的模型，包括视觉模型、图片识别模型和设备对话模型等。Android和iOS平台的开发者都可以使用。

　　然而说到TensorFlow，除了与人工智能有关，最近它还与「Google重返中国」这个互联网幻觉扯上了关系。

　　上月彭博社报道，Google这次想要在中国推广自家的开源人工智能框架TensorFlow，通过减低开发者开发和使用人工智能的难度，重回中国市场。

　　也许非开发人员对TensorFlow并不熟悉，但你应该听说过DeepMind这个名字，这个团队开发出了今年打败柯洁的AlphaGo，以及自学3天在围棋界找不到对手的AlphaGo Zero。

　　而DeepMind早在2016年5月宣布，更换他们使用的开源机器学习平台，从Torch转用TensorFlow。可以说，那两只AlphaGo和AlphaGo Zero，以及更多Google发布的人工智能，最后都是在TensorFlow上「养成」的。

　　TensorFlow 是一个用于机器智能的开源软件库，可以支持深度学习的各种算法。它最初是由杰夫·迪恩（Jeff Dean）领头的Google Brain团队，基于Google第一代深度学习系统DistBelief改进而得。

　　Google于2015年底公布并宣布开源人工智能系统TensorFlow。即使在国内无法正常使用Google的大量服务，但中国是TensorFlow在亚洲用户增长最快的国家之一。今年4月，TensorFlow的负责人Rajat Monga向媒体表示，TensorFlow在中国地区的下载已经超过14万。

　　在 TensorFlow中文社区的首页，有一句话：TensorFlow是一个用于人工智能的开源神器。

　　在GitHub上，TensorFlow从去年开始就成为了广受欢迎的机器学习开源项目。GitHub发布的2017年度开发者报告显示，TensorFlow是被fork最多的项目，其中有7300人为TensorFlow做出了贡献。

（TensorFlow是被fork最多的项目）

（参与TensorFlow的开发者人数位列第五）

　　TensorFlow在中国

　　10月以来，国内多地陆续举行Google开发者社区开发者节（GDG DevFest），这是一个Google发起并由全球各地GDG组织的活动。

　　今年的活动，无论是长三角地区的上海主会场，还是珠三角地区的广州主会场，人工智能都是主角。在上海的活动，还专门为开发者举行了TensorFlow工作坊，名字为“TensorFlow从入门到不放弃”。

　　爱范儿参加了 Google广州社区开发者节，其中在Google工作多年并曾在Google Brain工作的开发者廖宝华，向在场几百位开发者，分享了非机器学习专业人士、初学者如何更加高效地利用TensorFlow来进行开发。

　　廖宝华说，TensorFlow可以让开发者、企业站在巨人的肩膀上，高效地搭建起自己的模型。他举了一个例子，将搭建机器学习模型，比作盖房子。

　　我们不希望开发者像盖房子那样，一块一块砖头地来，而是可以将几个已经弄好的模块组合起来。

　　现场有开发人员表示，他们也正在使用TensorFlow的接口（API）来训练模型，其中不乏电商、直播、无人机等各个行业的开发者。

　　GDG广州的组织者Nicky告诉爱范儿，他认为TensorFlow大大降低了开发者使用机器学习的门槛，封装了大量的API，让开发者不需要去做大量的数据模拟。还有就是，很多TensorFlow的接口，在国内可以正常使用，这个与Google Play等使用起来很不同。

（截图来自TensorFlow官网）

　　别以为TensorFlow离我们太远，国内已经有不少大型电商在使用的客服就是基于TensorFlow开发的。在TensorFlow的官网上，我们可以看到，国内的小米、中兴、京东等企业，也在使用TensorFlow。

　　而Google Brain发布的可以帮你画画的人工智能「Quick, Draw! 」、「AutoDraw」，也是基于TensorFlow开发的。

（用AutoDraw画猫）

　　用了TensorFlow 还需要厉害的硬件

　　虽然TensorFlow是广为流行的一个深度学习框架，但是也有不少国内的开发者认为，如果需要选择一个人工智能框架，用自己的数据来训练深度学习模型， TensorFlow不一定会是他们的首选。

　　除了大量Google的产品和服务在国内无法正常使用以外，还有就是这种人工智能、深度学习的开源数据库有不少替代，比如Caffe、Karas等。

　　虽然中国拥有世界上数量最多的Android系统用户，但能够正常使用的Google产品和服务并不算多。而Google掌门人桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）在今年接受采访有说到：

　　“I’m committed to engaging more in China.

　　我正在更加积极地参与到中国事务中来。”

　　话虽如此，但Google重返中国，应该依然是个幻觉。因为TensorFlow对普通开发者而言，并非是不可或缺的。而对于中高级企业的用户，尤其是互联网企业，大多数在早几年就开始立项研究开发人工智能了，其他的企业的话，也会优先使用百度、阿里云这些国内的服务。

　　11月15日，科技部公布了首批国家人工智能开放创新平台名单：

　　依托百度公司建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家人工智能开放创新平台。

　　不过用上了TensorFlow，也需要使用足够厉害的硬件才行。Google推出的TPU（Tensor Processing Units）就是专为TensorFlow而研发的硬件加速器。目前第二代的TPU（又称为Cloud TPU），已经具有训练机器学习模型，及处理推理任务两种能力。

　　然而也有人认为，虽然互联网巨头为营造生态而发布芯片已经不罕见，但Google推出TPU并不是为了要与英伟达、NVIDIA、寒武纪这些厂商进行竞争，而是为了凸显TensorFlow的强大。

（TPU芯片组）

　　10月，Google公布Pixel 2手机这部手机拥有一颗图像处理协处理器，即ImageProcessing Unit（IPU）。这颗IPU主要用于加速机器视觉和机器学习领域的运算，而它支持加速的编程语言，当然也包括TensorFlow。

　　（来源：爱范儿 编辑/李瑶）