谷歌很快就会开放源代码，这可以加快TensorFlow的运行速度，尤其是谷歌神经网络模型Inception V3的速度提升了58倍。TensorFlow也获得了Hexagon DSP的支持，后者搭载了高通Snapdragon 810芯片和骁龙820c微型电脑的处理器。现在还有试验版TensorFlow XLA和JIT编译器，通过图表来配合框架结构基础计算的汇编语言。

同时根据TensorFlow 1.0版本，还发布了试验版Java API和调试器。

谷歌在2015年首次发布TensorFlow，它的系统已经逐步完善，包括分布式训练、对分布式文件系统HDFS的支持，以及Parsey McParseFace语言工具。

谷歌发布的Cloud Machine Learning开放式机器学习平台，令TensorFlow得以在云基础设施上运行。

谷歌于今天在加利福尼亚州山景城举行了首届TensorFlow Dev峰会，发布了开源机器深度学习系统TensorFlow 1.0版本，利用了时下流行的人工智能技术。谷歌表示，新发布的产品已经通过应用程序接口（API）生产完毕。

仍然有一些新配置需要完善，包括人工神经网络等，它可以接受数据分析训练，并对新数据作出推论。TensorFlow的工程负责人Rajat Monga在会议上表示，现在有更多传统的机器学习工具，包括K-means算法和支持向量机（SVM）等。

还有一种机器学习系统，它与使用Python语言编写的Keras深度学习框架进行了整合，其初衷是为了帮助人们更轻松地使用Theano深度学习框架。Monga还表示，现在有一些已存数据或模型，包括简单的神经网络等，可以迅速上手使用。

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