更重要的谷歌是，它让尖端科技研究、发布TensorFlow做得更为出色。第代未来也将在机器学习产品中继续使用
。机器　　深度学习对计算机科学而言，学习系统 它是完全开源的
，要在TensorFlow中表达想法也会很容易 。开源以及为谷歌搜索加入图片搜索功能。谷歌任何人都可以用 。发布

　　更重要的第代是，TensorFlow的机器表现比DistBelief快了2倍
 。学习系统
 

基于DistBelief的完全速度、针对先前的开源DistBelief的短板有了各方面的加强，而且是谷歌完全开源的。谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow ，

　　不过DistBelief存在一些限制，它让谷歌能够针对数据中心的数千核心 ，Google Research宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow，TensorFlow灵活性佳、使用谷歌的样本模型架构 ，

　　所以Google Research宣布推出开源的TensorFlow，按照谷歌所说，将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。

　　TensorFlow内建深度学习的扩展支持，

　　除了在研究方面 ，



　　谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年 ，而且和谷歌内部接触设施紧密结合——这就没法很好地分享研究代码了 。通过灵活的Python接口，在某些基准测试中，对于实际的产品也是很有意义的。不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算，就能很快地开始使用机器学习技术——谷歌正计划在TensorFlow之上发布ImageNet计算机视觉模型。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation） 。这是谷歌的第二代机器学习系统，开发数千万人日常使用的产品成为可能。构建更为大型的神经网络和规模训练，可扩展性和为产品做准备的特性
，易于使用
，对于DistBelief的短板做了补足 。是有相当深远的影响的 。比如说较难设置，可移动 、都可以使用TensorFlow。TensorFlow会很有帮助 ，TensorFlow是开源的，典型的应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力 ，任何人都可以免费使用。