2015 年 11 月 9 日：Google 開放 TensorFlow 原始碼
Google 在 2015 年 11 月 9 日宣布，把內部第二代機器學習系統 TensorFlow 開放原始碼，以 Apache 2.0 授權免費提供，任何機構都可以自由使用。宣布文章由 Google 資深研究員 Jeff Dean 及技術主管 Rajat Monga 聯名撰寫。
據 ZDNet 當日報道，TensorFlow 當時已用於 Google 相簿、Google 翻譯、智能回覆及搜尋等產品。Google 在文章中指，旗下所有深度學習研究人員都在實驗中使用 TensorFlow，工程師亦用它把深度神經網絡的訊號加入 Google 搜尋。
前身 DistBelief 難以對外分享
TensorFlow 的前身是 Google 在 2011 年開發的內部深度學習系統 DistBelief。據 Google 的宣布文章，DistBelief 可以在數據中心數以千計的處理器核心上訓練神經網絡，曾用來從沒有標籤的 YouTube 圖片中自行學會辨認「貓」，令 Google app 的語音辨識準確度提升 25%，亦是 Google 相簿圖片搜尋背後的技術。2014 年贏得 ImageNet 大型視覺辨識挑戰賽的 Inception 模型，同樣由 DistBelief 訓練。
不過 Google 承認 DistBelief 有局限：它只針對神經網絡，設定困難，亦與 Google 內部基建綁得太緊，研究程式碼幾乎無法對外分享。TensorFlow 就是為解決這些問題而設計。
速度快一倍，由桌面電腦到手機都能跑
項目 | TensorFlow 首個開源版本 |
|---|---|
公布日期 | 2015 年 11 月 9 日 |
授權 | Apache 2.0 |
與 DistBelief 比較 | 部分基準測試快一倍 |
介面 | Python |
運行平台 | 處理器、圖像處理器、桌面電腦、伺服器、手機 |
視覺化工具 | TensorBoard |
Google 指，TensorFlow 不限於深度學習，任何能寫成「計算流程圖」的運算都可以用它處理，並內置自動求導功能，即自動計算模型調整參數所需的梯度。研究人員可以在桌面電腦的圖像處理器上訓練模型，再直接搬到手機上執行。
開源是為了擴大採用
ZDNet 當日分析指，Google 開源 TensorFlow，是希望令自家機器學習系統更廣泛被採用。當時 Facebook 及 Microsoft 等都是 Google 在機器學習上的對手，Facebook 同年 1 月已把旗下機器學習及人工智能工具開源。
Google 在文章結尾強調，TensorFlow 最重要之處，是任何人都可以在所屬機構自由使用，並承諾研究團隊會把已發表的研究以 TensorFlow 實作公開。
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