Google的深度神经网络强在哪里？谷歌首席科学家说了这些奇妙的特性

这是使用张量计算的示意图。

这是使用状态计算的示意图。

这是使用分布式计算的示意图。

它能够在各个平台上自动运行模型：电话上，单个机器上（CPU或GPU），由成百上千的GPU卡组成的的分布式系统。

如果你还没想通过深度学习网络去解决你的数据问题，你还是要赶紧考虑。TensorFlow 让每个人更容易获取深度学习能力。

高度扩展的设计，更快的实验速度加速研究进程

容易分享模型，开发代码应用到可重用的效果

通过同一个系统把研究工作直接用于生产环境

最后说一些quora上大家给Jeff Dean大神编的段子，供君一乐：

Jeff Dean当初面试Google时，被问到“如果P=NP能够推导出哪些结论”，Jeff回答说：“P = 0或者N = 1”。而在面试官还没笑完的时候，Jeff检查了一下Google的公钥，然后在黑板上写下了私钥。编译器从不警告Jeff Dean，只有Jeff警告编译器。Jeff Dean的编码速度在2000年底提高了约40倍，因为他换了USB2.0的键盘。Jeff Dean被迫发明了异步API因为有一天他把一个函数优化到在调用前就返回结果了。Jeff Dean曾经写过一个O(n2)算法，那是为了解决旅行商问题。Jeff Dean的键盘只有两个键，1和0。

Jeff Dean失眠的时候，就Mapreduce羊。

参考文章：Jeff Dean on Large-Scale Deep Learning at Google。

（编辑：佛山站长网）

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