Google发布TensorFlow深度学习框架1.0版本，可用于生产环境

在昨日举行的谷歌TensorFlow开发者大会上，Google正式发布了TensorFlow深度学习开源框架1.0版本，Google宣称TensorFlow1.0的API已经成熟，可以应用于生产环境。

据TensorFLow工程总监Rajat Monga介绍，随同TensorFlow1.0谷歌还发布了多款机器学习工具，包括K-menas和SVM（support venctor machines）。TensorFlow1.0还集成了基于Python的Keras库，最初的目的是取代Theano深度学习框架。TensorFlow1.0还增加了封装评估模型（canned estimators）。

据悉，谷歌还计划把Inception神经网络模型的第三个版本开源，Inception能将TensorFlow的速度提高数倍之多。TensorFlow还将支持高通骁龙820移动处理器芯片和Dragonboard 820c搭载的Hexagon数字信号处理器（DS）.

TensorFlow1.0还提供了一个实验阶段的编译器（XLA），能够即时（just-in-time）把图谱编译成底层计算架构能够理解的汇编语言。

随同TensorFlow1.0版本发布的还包括一个实验性的Java API以及一个除错器。

Google在2015年首次发布TensorFlow深度学习框架后广受业界好评，也得到开发者社区的支持，功能不断迭代更新，2016年4月份，在AlphaGo击败李世石震惊世界后不久，Google发布了TensorFlow的分布式版本（0.8），支持Hadoop分布式文件系统（HDFS），距离生产环境应用更进一步，其后Google还推出了Coud Machine Learning机器学习云服务，支持在Google云基础设施上运行TensorFlow。

今年三月份以来，Google不仅发布TensorFlow与其他深度学习框架的跑分成绩，而且还发布了用于跑分测试的模型。

关于TensorFlow新版本的更多信息请访问官方博客。