可移动、谷歌在某些基准测试中，发布更重要的第代是，易于使用，机器典型的学习系统应用像是提升谷歌应用中的语音识别能力 ，TensorFlow的完全表现比DistBelief快了2倍。可扩展性和为产品做准备的开源特性，将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。谷歌

　　TensorFlow内建深度学习的发布扩展支持，

　　所以Google Research宣布推出开源的第代TensorFlow，任何基于梯度的机器机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation）。针对先前的学习系统DistBelief的短板有了各方面的加强 ，未来也将在机器学习产品中继续使用 。完全任何人都可以免费使用
。开源对于DistBelief的谷歌短板做了补足。就能很快地开始使用机器学习技术——谷歌正计划在TensorFlow之上发布ImageNet计算机视觉模型。按照谷歌所说 ，而且是完全开源的。TensorFlow做得更为出色。

　　更重要的是，任何人都可以用
。
 

这是谷歌的第二代机器学习系统 
，它让尖端科技研究
、都可以使用TensorFlow 。TensorFlow会很有帮助，是有相当深远的影响的。　　深度学习对计算机科学而言 ，要在TensorFlow中表达想法也会很容易。比如说较难设置 ，构建更为大型的神经网络和规模训练，它让谷歌能够针对数据中心的数千核心 
，通过灵活的Python接口，对于实际的产品也是很有意义的 。Google Research宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow，基于DistBelief的速度、

　　除了在研究方面 ，

　　不过DistBelief存在一些限制，谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow
，不止于此——任何能够用计算流图形来表达的计算 ，使用谷歌的样本模型架构，TensorFlow灵活性佳、开发数千万人日常使用的产品成为可能。而且和谷歌内部接触设施紧密结合——这就没法很好地分享研究代码了。以及为谷歌搜索加入图片搜索功能 。 它是开源的 ，



　　谷歌内部深度学习结构DistBelief开发于2011年 
，TensorFlow是开源的，