谷歌發布聯機版人工智能系統TensorFlow
雖然(ran)谷歌的(de)想法很美好，但在實施的(de)過程中它(ta)還是(shi)碰到(dao)了一個問題：雖然(ran)Google內部所用(yong)的(de)TensorFlow可(ke)以在數以千記的(de)服務器上同時運行，但它(ta)對外開放的(de)版本卻只能在一臺機器上單獨(du)運行，這相比于其它(ta)同類產品(pin)就(jiu)要顯得蹩腳得多了。如今，隨著新版TensorFlow的(de)發布，谷歌正力圖彌補這一缺(que)陷。
日前，谷(gu)歌發(fa)布了新(xin)版TensorFlow人工智能深(shen)度學習系統，它最重要的一項(xiang)功能就(jiu)是(shi)支持在多臺(tai)機器(qi)上(shang)同(tong)時運行(xing)。雖然(ran)，并不是(shi)所有人都需(xu)要在成百上(shang)千臺(tai)服務器(qi)上(shang)同(tong)時運行(xing)TensorFlow，但對(dui)許(xu)多研究者和(he)初(chu)創企業來說(shuo)，他們將從聯機運行(xing)TensorFlow中獲益良多。
TensorFlow項目的技術主管拉雅·蒙加（Rajat Monga）向我們解釋道，之所以推遲發布聯機版TensorFlow的原因是TensorFlow采用了高度定制化的數據中心，要讓谷歌公司以外的人士使用(yong)它很有(you)難度。
“我們的內部(bu)使用(yong)的軟件棧同外部(bu)人(ren)士(shi)使用(yong)的是非常(chang)不同的，直接拿出來讓它開源是非常(chang)困(kun)難的。” 拉雅·蒙(meng)加解釋(shi)道。
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