關於TensorFlow，你應該知道的9個重點
译者 ：江宗諭 原文作者：Cassie Kozyrkov (柯凯茜)
今天早晨，我發現我正從在美國舊金山舉行的「Google Cloud Next」大會，當中一場我十分享受的講座，摘要最喜愛的重點。這場講座的主題是「TensorFlow有什麼新功能？」
然後，我想了一會兒，想不到不跟您分享我這超級簡短摘要的理由（除了也許您不會看這段影片，但真的應該看一下，因為講者很棒）。所以，就讓我們開始吧！
#1 TensorFlow是一個強大的機器學習框架
TensorFlow是一個機器學習框架。如果您有許多資料，並且/或您正追求AI人工智慧的最先進技術，例如深度學習、神經網路⋯⋯等等，那TensorFlow也許會成為您新的超級好朋友。TensorFlow可不像是資料科學的瑞士小刀，它的功用奇大無比，堪比工業用車床，我的意思是，如果您想要的僅僅是透過20乘2的電子表格，繪製出迴歸線，那您大可不用繼續閱讀。
但如果巨大的功用是您所追求的，那TensorFlow會讓您感到很興奮！因它已被用來尋找新的行星；藉幫助醫生篩檢糖尿病導致的視網膜病變，以預防失明；藉提醒有關當局非法砍伐森林活動的跡象，以拯救森林。而AlphaGo和Google Cloud Vision更建立在TensorFlow之上，現在，您也可以嘗試看看！TensorFlow完全開放原始碼，您可以免費下載，並且馬上開始使用。
科學家藉由TensorFlow的幫助，發現了Kepler-90i行星。這使Kepler-90星系成為目前所知唯一的另一個星系，在軌道上共有8顆行星環繞單一恆星。至今，沒有其它星系被發現超過8顆行星，所以我猜想，我們太陽系與Kepler-90星系暫居榜首啦！想了解更多，請點這裡。
#2 不必用奇怪的方法寫程式
我愛上了TensorFlow Eager。
如果您過去曾使用過TensorFlow，並因它迫使您寫程式像個學者或外星人，而不像一個專業的程式開發者，所以尖叫地跑走。記得趕～快～回～來～喔！
TensorFlow的eager execution，讓您就像個純粹的Python工程師般，與TensorFlow互動。能直接一行接著一行，流暢地寫程式、除錯，而不是屏住呼吸，小心翼翼地建構那些巨大的圖。我自己這幾年恢復在大學擔學講師（並且很可能是個外星人），但自TensorFlow的eager execution發佈以來，我就愛上它了！
#3 您可以一行接著一行建構神經網路
Keras + TensorFlow = 更容易建構神經網路！
Keras 自發佈以來，一直都因著使用者親和性及易於產生原型，受用戶喜愛。而這兩點一直是舊版的TensorFlow，非常渴望擁有的特點。如果您喜歡物件導向的思維，並且喜愛一次一層地建構神經網路，那您將會愛上tf.keras。下圖中，僅僅幾行程式碼，我們已創造一個序列的神經網路，同時包括了如dropout這樣的標準配件。（記得提醒我，改天要眉飛色舞地說說我對dropout的比喻，它們包括了訂書機和流感。）
噢，你喜歡謎題，對嗎？保持耐心，不要一直去想訂書機喔！
#4 不再只有Python
好吧，我知道您已好一陣子抱怨TensorFlow對Python單一的狂熱，對吧！好消息是，TensorFlow不再只給Python愛好者使用，現在，它也支援許多其它的程式語言，從R語言到Swift再到JavaScript。
#5 使用者可在瀏覽器內訓練並執行模型
說到JavaScript，您可運用TensorFlow.js，在瀏覽器內訓練並執行模型。好好地研究這段酷炫的demo吧！當您回來時，我仍在這裡等您喔！
#6 針對微小的設備，TensorFlow有輕量化版本。
從博物館得到一台年久失修的桌上型電腦？烤麵包機？（同樣的東西？）TensorFlow Lite讓模型可在多樣裝置上執行，包括行動裝置、物聯網裝置⋯⋯等等，在推論速度上，比原本的TensorFlow快了三倍以上。是的，現在您可在Raspberry Pi或您的手機上，進行機器學習。在這段講座中，講者勞倫斯做了一件勇敢的事，就是當著數千人的面，在Android模擬器上，現場展示影像分類，而且⋯⋯成功了！
#7 特製的硬體效能更佳
如果您已厭倦等候CPU將資料處理完畢，以訓練您的神經網路，現在，您可以取得搭載了Cloud TPU，專門設計用來處理大量資料的硬體。TPU的T，意指「張量（Tensor）」，跟TensorFlow的Tensor有一樣的意思。巧合嗎？我認為不是！幾週前，Google宣佈第三版的TPU，目前發展到預覽版本。
#8 新的資料工作流程有顯著改善
您正運用numpy做些什麼呢？假設，您想要在TensorFlow中運用numpy，然後立刻退出，現在TF.data namespace使您在TensorFlow中的輸入處理，更容易表達且更有效率。Tf.data給您快速、彈性及容易使用的資料工作流程，並且與訓練同步。
#9 您不需從頭開始
您知道一種展開機器學習的枯燥無味的方式嗎？那就是在您的編輯器中，顯示一個完全空白的新頁面，並且根本沒有範例程式碼。現在，有了TensorFlow Hub的幫助，您可加入一項經過改良、更有效率的歷史悠久傳統，這項傳統就是取用某人的程式碼，然後稱它為自己的（又被稱作「職業軟體工程」）。
TensorFlow Hub是個針對可重複使用、預先訓練好的機器學習模型元件的套件庫，並將這些模型元件打包好，讓使用者進行單線重複使用。所以，自己來吧！
當我們正進行到社群和不要獨自掙扎地學習這個主題，您可能會想知道，TensorFlow恰好有了官方的YouTube頻道與部落格。
這是我摘要的總結。所以，以下是完整的講座，好好享受接下來的42分鐘！
您可以在这里阅读其他有趣的中文文章：bit.ly/ai_chinese
