11 月 15 日，Google 發布機器學習框架的移動設備版本，TensorFlow Lite 預覽版，這意味著，將人工智能放進我們的手機這個趨勢，又往前了一步。

Google 在今年 5 月的 Google I/O 上，就已經對外公布了 TensorFlow Lite 這個工具。目前，TensorFlow Lite 支持不少針對移動端訓練和優化好的模型，包括視覺模型、圖片識別模型和設備對話模型等。Android 和 iOS 平臺的開發者都可以使用。

然而說到 TensorFlow，除了與人工智能有關，最近它還與「Google 重返中國」這個互聯網幻覺扯上了關系。

Google 這次想要在中國推廣自家的開源人工智能框架 TensorFlow，通過減低開發者開發和使用人工智能的難度，重回中國市場。

也許非開發人員對 TensorFlow 并不熟悉，但你應該聽說過 DeepMind 這個名字，這個團隊開發出了今年打敗柯潔的 AlphaGo，以及自學 3 天在圍棋界找不到對手的 AlphaGo Zero。

而 DeepMind 早在 2016 年 5 月宣布，更換他們使用的開源機器學習平臺，從 Torch 轉用 TensorFlow?？梢哉f，那兩只 AlphaGo 和 AlphaGo Zero，以及更多 Google 發布的人工智能，最后都是在 TensorFlow 上「養成」的。

TensorFlow 是一個用于機器智能的開源軟件庫，可以支持深度學習的各種算法。它最初是由杰夫 · 迪恩 (Jeff Dean)領頭的 Google Brain 團隊，基于 Google 第一代深度學習系統 DistBelief 改進而得。

Google 于 2015 年底公布并宣布開源人工智能系統 TensorFlow。即使在國內無法正常使用 Google 的大量服務，但中國是 TensorFlow 在亞洲用戶增長最快的國家之一。今年 4 月，TensorFlow 的負責人 Rajat Monga 向媒體表示，TensorFlow 在中國地區的下載已經超過 14 萬。

在TensorFlow 中文社區的首頁，有一句話：

TensorFlow 是一個用于人工智能的開源神器。

在 GitHub 上，TensorFlow 從去年開始就成為了廣受歡迎的機器學習開源項目。GitHub 發布的 2017 年度開發者報告顯示，TensorFlow 是被 fork 最多的項目，其中有 7300 人為 TensorFlow 做出了貢獻。

(TensorFlow 是被 fork 最多的項目)

(參與 TensorFlow 的開發者人數位列第五)

TensorFlow 在中國

10 月以來，國內多地陸續舉行 Google 開發者社區開發者節(GDG DevFest)，這是一個 Google 發起并由全球各地 GDG 組織的活動。

今年的活動，無論是長三角地區的上海主會場，還是珠三角地區的廣州主會場，人工智能都是主角。在上海的活動，還專門為開發者舉行了 TensorFlow 工作坊，名字為“TensorFlow 從入門到不放棄”。

參加了 Google 廣州社區開發者節，其中在 Google 工作多年并曾在 Google Brain 工作的開發者廖寶華，向在場幾百位開發者，分享了非機器學習專業人士、初學者如何更加高效地利用 TensorFlow 來進行開發。

廖寶華說，TensorFlow 可以讓開發者、企業站在巨人的肩膀上，高效地搭建起自己的模型。他舉了一個例子，將搭建機器學習模型，比作蓋房子。

我們不希望開發者像蓋房子那樣，一塊一塊磚頭地來，而是可以將幾個已經弄好的模塊組合起來。

現場有開發人員表示，他們也正在使用 TensorFlow 的接口(API)來訓練模型，其中不乏電商、直播、無人機等各個行業的開發者。

GDG 廣州的組織者 Nicky 告訴愛范兒(微信：ifanr)，他認為 TensorFlow 大大降低了開發者使用機器學習的門檻，封裝了大量的 API，讓開發者不需要去做大量的數據模擬。還有就是，很多 TensorFlow 的接口，在國內可以正常使用，這個與 Google Play 等使用起來很不同(你懂的)。

別以為 TensorFlow 離我們太遠，國內已經有不少大型電商在使用的客服就是基于 TensorFlow 開發的。在 TensorFlow 的官網上，我們可以看到，國內的小米、中興、京東等企業，也在使用 TensorFlow。

而 Google Brain 發布的可以幫你畫畫的人工智能「Quick, Draw! 」、「AutoDraw」，也是基于 TensorFlow 開發的。