TensorFlow 基础信息：TensorFlow 的历史 0 个改进

DistBelief (第一代深度学习系统)

从2011年开始，Google Brain 团队建立了 DistBelief，它是为深度神经网络构建的一个机器学习系统。接着 DistBelief 在 Alphabet(谷歌母公司) 各公司的研究和商业应用中迅速增长。随后 Google 指派包括 Jeff Dean 在内的计算机科学家，简化和重构了 DistBelief 的代码库，并将其转化为更快、更健壮的应用级库，最后形成了 TensorFlow。2009年，由 Geoffrey Hinton 领导的团队就已经实现了广义反向传播和其他改进，使神经网络的生成精度大幅提高，例如在语音识别中的误差降低了25%。

TensorFlow

TensorFlow是Google Brain的第二代系统。TensorFlow版本1.0.0 已经在2017年2月11日发布。虽然参考实现在单个设备上运行，但TensorFlow也可以在多个CPU和GPU上运行（具有可选的CUDA和SYC​​L扩展名，可在图形处理单元上进行通用计算）。TensorFlow可以在64位的Linux，macOs，Windows和其它移动平台（包括Android和Ios）上使用。

其灵活的架构允许在各种平台（CPU，GPU，TPU）以及从台式机到服务器集群再到移动和边缘设备之间轻松部署计算。

TensorFlow 的计算使用有状态的数据流图来表示。TensorFlow的名字来源于这类神经网络对多维数组执行的操作，这些多维数组被称为张量。在 2016 年 6 月的 Google I/O 大会上，Jeff Dean 表示，GitHub 上有 1500 个仓库用到了 TensorFlow，其中只有 5 个来自谷歌。

2018年3月，谷歌公布了用于 JavaScript 机器学习的 TensorFlow.js 1.0版本，以及用于计算机图形深度学习的 TensorFlow Graphics。

2019年1月，谷歌公布了 TensorFlow 2.0版本。

张量处理器 (TPU)

2016年5月，Google 发布了张量处理器（TPU），这是一款专门为机器学习打造的集成电路（硬件芯片），并为 TensorFlow 量身定制。TPU 是一种可编程的 AI 加速器，设计用于提供低精度算术（例如8位）的高吞吐量运算，并且是面向使用或运行模型，而不是用于训练模型。Google 宣布，他们在内部的数据中心内运行 TPU 已经超过一年，并且发现使用 TPU 进行机器学习性能更好、能耗更低。

2017年5月，Google 发布了第二代 TPU，可以应用到 Google 计算引擎。第二代 TPU 提供了高达180万亿次的性能，并且当组合成64个 TPU 集群时，可以提供高达11.5亿亿次的运算能力。

2018年5月，Google 发布了第三代 TPU，可提供高达420万亿次的性能和128GB HBM显存。Cloud TPU v3 Pods提供100+ 亿亿次的性能和32TB HBM显存。

2018年2月，Google 宣布他们在 Google Cloud 平台上推出了 TPU 的测试版。

Edge TPU (用于边缘计算)

2018年7月，Edge TPU 正式发布。Edge TPU 是 Google 的专用ASIC芯片，专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计。

TensorFlow Lite (轻量级TensorFlow)

2017年5月，Google 发布了专门针对移动开发的 TensorFlow Lite。2019年1月，TensorFlow 团队发布了一个开发者预览版，这个 GPU 推理引擎在 Android 设备上支持 OpenGL ES 3.1 计算着色器（Compute Shaders），在iOS设备上支持 Metal 计算着色器。2019年5月，Google 宣布，他们的 TensorFlow Lite Micro（也称 TensorFlow Lite for Microcontrollers）将和ARM的 uTensor 合并。

Pixel Visual Core (PVC)

2017年10月，谷歌发布了 Google Pixel 2，该手机搭载了他们的 Pixel Visual Core（PVC），这是一款针对移动设备，完全可编程的图像、视觉、AI处理器。PVC支持用于机器学习的 TensorFlow（以及用于图像处理的Halide）。