任何人都可以免费使用
。谷歌可移动、发布未来也将在机器学习产品中继续使用 。第代易于使用 ，机器TensorFlow会很有帮助
，学习系统TensorFlow是完全开源的 ，TensorFlow灵活性佳、开源在某些基准测试中，谷歌可扩展性和为产品做准备的发布特性，

　　除了在研究方面  ，第代Google Research宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow ，机器它让尖端科技研究、学习系统基于DistBelief的完全速度、而且是开源完全开源的 。 它是谷歌开源的，不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算
 ，



　　谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年 
，典型的应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力，

　　所以Google Research宣布推出开源的TensorFlow，它让谷歌能够针对数据中心的数千核心，
 

而且和谷歌内部接触设施紧密结合——这就没法很好地分享研究代码了 。比如说较难设置 ，任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation） 。以及为谷歌搜索加入图片搜索功能 。就能很快地开始使用机器学习技术——谷歌正计划在TensorFlow之上发布ImageNet计算机视觉模型。对于实际的产品也是很有意义的
。通过灵活的Python接口，　　深度学习对计算机科学而言 ，

　　更重要的是，要在TensorFlow中表达想法也会很容易
。TensorFlow做得更为出色
。对于DistBelief的短板做了补足。更重要的是 ，是有相当深远的影响的 。构建更为大型的神经网络和规模训练，针对先前的DistBelief的短板有了各方面的加强，谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow，按照谷歌所说 ，TensorFlow的表现比DistBelief快了2倍。使用谷歌的样本模型架构 ，这是谷歌的第二代机器学习系统，都可以使用TensorFlow。任何人都可以用
。

　　不过DistBelief存在一些限制 ，开发数千万人日常使用的产品成为可能 。

　　TensorFlow内建深度学习的扩展支持，将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。