Google I/O 2017 上有哪些关于 TensorFlow 的前沿应用和分享？
#Cloud TPU，XLA，Tensorflow 1.2 从下到上全面优化，I/O大会上 Tensorflow 的大新闻都在这里了！ 这次大会的主题大家都知道了吧？Mobile first ro AI first  各种各样的产品新功能都搭上了机器学习的影子，所有这些酷炫功能的源头，都来自于 Tensorflow 的代码。所有这些代码，都来自于计算单元 TPU，Google 深度学习的大新闻可不能漏了。这才是真正决定 Google 的未来，还有我们自己未来的新闻呢！ Tensorflow 是什么？ 想来用最简单的话科普下 Tensorflow 是什么。Tensorflow 是一个深度学习框架，也就是进行深度学习训练的工具，可以在分布式系统上执行的引擎。  这个图内容太多。但对大多数人来说，关键点就是 Python Fronted, Layers 和上层的所有东西。给大家一点小代码展示一个最简单的模型。   我们就是在一个 session 中跑了一个叫做 res 的“图”，最后得到结果 [3,3,3] 下面进入正题 TPU 和 Cloud TPU Google在15年就开发出了自己的计算芯片，运算速度比市面上最快的 GPU 快10倍。但也有局限性，因为只能用来做推理不能做训练（机器学习的模型都是先训练，后推理，好难想象不能训练只能推理的硬件芯片）  16年开发出了第二代 TPU，180 teraflop 的性能。180T 是什么概念呢？对比一下就知道了。 Nvidia 的 GeForce GTX 980，最新的笔记本目前大概都用这个显卡，是4358 gigaflop，也就是4.3 Teraflop. TPU 差不多快了40倍！！！ 以前一小时的训练，现在只要1分30秒了，想想就好激动。  这还没有结束，它还设计为可连接的元件，也就是可扩展。Google 会把 TPU 组成一个个阵列。并且放到云端供开发者使用。   开发者怎么用呢？只要把上面的代码修改两句话 我们就用上了 TPU 了。我已经激动不已要去试试看了。 Tensorflow 1.2 硬件说完，下面来说说软件。对比上面那个 Tensorflow 的图，Tensorflow 1.2 新添了下面几个方块。从底层硬件 TPU ，到编译器 XLA ，到上层封装好的 Estimator ，再到整个对于数据的支持。如此全面覆盖，真的堪称良心。  XLA XLA 全称是 Accelerator for Linear Algebra  也就是专门针对 TPU 优化的编译器。将高级语言（例如 python ）中定义的 Tensorflow 图编一个机器语言中的矩阵乘法。对传统的计算机视觉领域比较熟悉的同学都知道，凡事能用矩阵运算的千万不能用循环，效率千差万别。GPU 之所以比 CPU 快也是因为他对于复杂的线性代数运算有更好的优化。现在有专门针对 TPU 优化的编译器，可谓从下到上都磨了一遍刀，效率杠杠的。 Estimator 说完了硬件的优化，编译器的优化最后就到了高级语言的优化，是时候给程序员写程序加加速了！现在 Tensorflow 写起来也更容易了。我们可以把写好的模型封装起来直接用, 如果你接触过 sklearn 的话，就立刻能发现它的方便之处了。 LinearClassifier, LinearRegressor 这些名字熟悉不熟悉？以后就可以直接用了！DNN 是什么，DNN 就是 deep neural network，最普通的深度学习神经网络，无论是用来分类还是回归，也可以直接用了！ Datasets 巧妇难为无米之炊，就算 Tensorflow 从上到下全部优化了一遍，没有数据还是白搭。 Cloud TPU 支持本地，云存储甚至在云端进行模拟（例如要做增强学习）, 不过这存储估计也是要花不少钱，aws 现在在这一块领先很多，Google 也要加油啊！  说太多了，总结一下？ 一个计算机就是有硬件，编译器和软件组成。Tensorflow 这个生态分别更新了 可以说从上到下全部焕然一新，这还不包括他们更新的API，他们对于数据的支持，他们开放的 The TensorFlow Research Cloud 项目，所有的这些都会对工业界学术界有莫大的益处！10086个赞！ 最后 show 个合影，感谢下讲者，我专门跑去了他的 Office Hour 去问问题，受益匪浅，哈哈哈哈！  