tensorflow 图像分类

Google 开源了其第二代深度学习技术 TensorFlow——被使用在 Google
搜索、图像识别以及邮箱的深度学习框架。这在相关媒体圈、工程师圈、人工智能公司、人工智能研究团队里有了一些讨论。比较有趣的是，微软亚洲研究院立刻向
媒体发邮件表示，我们发布了开源分布式机器学习工具包（DMTK）。
对于大众来说，这件事让人
“困惑”。从 “深度学习” 到 “分布式系统”，太多概念大众一知半解，现今给出的资料又让人难以理解。而对于 “Google 开源
TensorFlow” 这一事件，各个公司、团队、学术权威也是众说纷纭。因此，出门问问为大家 “破雾”，并讲一讲这次开源意味着什么。
什么是深度学习？
深
度学习系统是什么？深度学习理论于 2006年 被提出，它通过模拟 “人脑的神经网络”
来解释图像、声音和文本等数据。但是目前的计算机还达不到模拟人脑数量庞大的神经元（千亿级），因此便有了用到成千上万大型计算机（计算平台集群）来吸收
数据对其进行自动分类的 “分布式深度学习系统”。
TensorFlow 的起源和此次开源事件
Google
将自家研发的深度学习系统命名为 “DistBelief”，它使得 Google
能够同时处理成千上万台大型计算机的数据，构建更大型的神经网络和大规模训练。Google
的搜索、图像识别及邮箱等均采用了该技术。一般情况下，深度学习系统都需要先设定好 feature（特征），再学习如何分辨。但
Google DistBelief 神奇的地方在于，“Google Brain” 开发团队 “XLab” 曾用它在未事先获取 “猫的特征描述”
信息的情况下，从大量 YouTube 视频中区分出了哪些是猫的视频。这意味着深度学习系统 “DistBelief” 自行总结出了猫的
feature（特征）！虽然这个案例的识别范围、识别率有待提高（81.7%），但作为人工智能最经典案例之一，为人工智能翻开了新的篇章。而 “猫”
的事件，也让曾经的 Google Brain 开发团队 “XLab” 的核心人员、现在被李彦宏挖到百度的吴恩达得到了
“Google Brain” 之父的美誉。不过，时代总是进步，而 “DistBelief” 有缺陷。
Google
称，虽然 DistBelief 非常成功，但它仅仅以神经网络为目的、十分局限，而且很难进行配置。另外，DistBelief 牢牢绑定在
Google 的内部基础设施上，几乎不可能将代码与外界共享。因此，本文的主角，Google 的第二代深度学习系统 “TensorFlow”