Google於本周更新了於去年11月開源的機器學習軟體TensorFlow,新的TensorFlow 0.8版支援了分散式運算能力,可望大幅提升TensorFlow的效率。

在有了分散式運算能力之後,TensorFlow將可同時在數百台的機器上執行訓練程序,以建立各種機器學習模型,把原本需要耗費數天或數周的模型訓練縮短到數小時。

Google表示,分散式訓練一直是開發人員最想要的TensorFlow功能之一,就算只有小型的電腦叢集,都能夠從分散式TensorFlow中受益,因為它帶來了更多的運算資源,改善了整體的吞吐量,也能更快產出精確的結果。

開源不到半年的TensorFlow已是GiHub上最受歡迎的機器學習專案,獲得逾2萬個星星,且分支數量高達7647個。另外,根據Donne Martin所提供的GiHub專案追蹤服務,今年1月時,TensorFlow為GiHub上擁有最多分支數量的專案。

愈多的分支意謂著有更多的開發人員正修改TensorFlow的程式碼,可能成為貢獻者而進一步壯大該專案。


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