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想深入了解TensorFlow,不能错过总监亲自答的这8个问题

2017-05-24 在赛场不看棋 量子位
唐旭 发自 东瑶村
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

 TensorFlow工程总监Rajat Monga

5月23日,乌镇围棋峰会第一天期间,谷歌TensorFlow项目的工程总监Rajat Monga接受了媒体的群访。在采访中,Monga就一些TensorFlow方面的相关问题给出了解释,包括谷歌方面对于TensorFlow的诉求、TensorFlow目前在商业领域的应用等。

量子位将部分现场问答内容整理如下:

(Q = 提问,Rajat = Rajat Monga的回答。)

Q:TensorFlow衍生了各种高层API封装,今后最有可能推广的是哪一款?

Rajat:我们知道,针对TensorFlow有许多具有创新意义的、定制化的封装,其中一种就是Keras。我们也在积极地和Keras的开发人员合作,把两者更好地集合在一起。同时我们也为TensorFlow本身加了一些API,比如Keras、Estimator,我们希望越来越多这样的TensorFlow封装可以实现开箱即用。

Q:有了TensorFlow这样成熟的框架之后,以后深度学习方面的工程师是否还需要很强的数学功底?以后深度学习的工程师价值是否会贬值?

Rajat:谈到深度学习方面的工作,还是存在不同种类的。其中一种是研究类的,这种工作进行的是新模型的开发,这方面的研究工作依旧需要数学专业背景;还有一种工作是做应用集成、新产品的开发,这个领域的工作确实会因为一些顺手的工具相对而言变得简单。

Q:想问的是前一种情况,目前TensorFlow是开源的,但随着时间的推移,这个系统会变得越来越复杂,相对来说透明度就会降低,对于研发人员而言,是否会形成一种不健康的生态?以后TPU是否会开源?

Rajat:关于第一个问题,事实上,我们一直在TensorFlow之上进行不同的堆栈,是
层层的构架。所以在上层可能会有一些层叠,透明度会降低,但底层的透明度确实一直保持着的。

对于第二个问题,我们当然希望更多的人能用到它,我们会在未来考虑这件事情。

Q:对于TensorFlow Research Cloud Program的申请,接受条件是什么?

Rajat:因为这个项目还处于非常早期的阶段,这样的条件我们还在酝酿中,没有明确规定。

Q:刚刚您在介绍中谈到中国有最大的TensorFlow的开发者人群,想确定一些这个数量级有多大?增长的趋势如何?

Rajat:我们只知道TensorFlow的下载量是14万,而且目前很多公司、大学都在使用TensorFlow。

Q:今年三月的谷歌云大会上,您提到TensorFlow正在被越来越多的企业接纳,其中您还特意提到了中国的小米和京东。您是否能够透露这些企业在使用TensorFlow进行那些方面的研究?

Rajat:我们觉得像小米这样的公司,他们内部应该是在用TensorFlow做云分析这类应用。至于具体细节我们也不太清楚,不过根据谷歌的经验来看,估计京东、小米这些公司在做的是类似的事情。

Q:TensorFlow是否跟企业有一些定制化的合作?

Rajat:首先,在谷歌内部,TensorFlow更多地处于技术研究领域,我们并不期待将它打造成一种企业级的业务。但我们将它开源之后,GitHub这样的社区就会需要我们的一些专门技术支持;当然,如果有企业希望与谷歌就TensorFlow展开深度合作,我们也会考虑。

Q:Google内部如何使用TensorFlow?跟开源的版本是否有区别?不同团队之间使用TensorFlow会不会出现冲突?

Rajat:谷歌内部使用的TensorFlow和开源的TensorFlow是完全一样的,有些时候我们内部会在一些小的插件方面有一些改变,所以我们会一周多次和GitHub同步。我们也会有专门的团队和谷歌内部其他使用TensorFlow的团队对接,我们其实非常重视TensorFlow的开源社区服务。

PS
关于TensorFlow服务开源社区的方式,可以参考量子位之前的文章:
TensorFlow技术主管详解:Google是怎样管理开源软件的

【完】

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