国外报道，谷歌今日发布了新版开源人工智能学习系统TensorFlow，新版系统新增一项重要功能，支持在多台机器上同时运行。 去年11月，谷歌面向全球了TensorFlow人工智能深度学习系统，这意味着所有人、企业和组织都可以利用TensorFlow开发自己的人工智能应用。 TensorFlow基于谷歌2011年开发的深度学习基础架构DistBelief而构建，可以在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。与DistBelief相比，TensorFlow更快、更智能、也更灵活，能轻松适应新的产品和研究工作。 美中不足的是，虽然谷歌内部的TensorFlow可以在数千台服务器上同时运行，但去年发布的开源版本却只能在一台机器上单独运行，这在很大程度上了TensorFlow的能力。 而今日，谷歌发布了新版TensorFlow，最显著的新功能就是能同时在多台设备上运行。当然，不是所有人都需要在数百台机器上运行TensorFlow，更不用说数千台服务器了。但对于许多研究人员和初创公司而言，能同时在多台机器上运行TensorFlow大有裨益。 TensorFlow技术主管拉加特蒙加(Rajat Monga)称，之所以推迟发布多服务器版TensorFlow，是因为TensorFlow之前一直运行在谷歌高度定制的数据中心服务器上，要适应外部服务器有些难度。 蒙加说：“我们内部使用的软件堆栈与外部人员使用的不同，开源后立即适用于其他软软堆栈有些困难。”因此，谷歌去年只是了有版本的TensorFlow。 虽然谷歌只了有版本的TensorFlow，但仍受到了业界的极大欢迎。在2015年的6大开源项目中，TensorFlow吸引了最多开发人员的关注。 责任编辑：余芯
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