Tensorflow开源五周年啦！这里有五种庆祝姿势～

作者 | 青暮

光阴似箭，距离TensorFlow首日开源至今已有五年。TensorFlow是谷歌开发的机器学习框架， 自开源以来，TensorFlow下载量已经超过1.6亿。

为了庆祝TensorFlow开源五周年，谷歌别出心裁地发布了一些交互式演示，只需要通过浏览器就可以体验，此外谷歌还为我们回顾了五年来发布的重要产品，包括TensorFlow.js、 TensorFlow Lite等等。

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交互式演示

TensorFlow支持多种编程语言和环境，我们先来看看基于JavaScript的三个Demo。

TensorFlow.js可以完全在浏览器中编写和运行机器学习模型，TensorFlow的这项更新对于隐私隐私（无需将数据发送到服务器）以及交互式机器学习具有重要意义。

第一个是关键点跟踪，可以在浏览器中亲自尝试模型。

安装教程：https://blog.tensorflow.org/2020/11/iris-landmark-tracking-in-browser-with-MediaPipe-and-TensorFlowJS.html

Demo地址：https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/face-landmarks-detection/index.html

与眼动追踪类似，也可以使用TensorFlow.js跟踪手势。

               

安装教程：https://blog.tensorflow.org/2019/11/handtrackjs-tracking-hand-interactions.html

这两个演示都只需要用到一个网络摄像头，并且不需要传输数据。

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零代码炼丹

我们还可以使用Teacheable Machine傻瓜式地训练模型，而无需写代码。

只需要在浏览器中操作就可以创建机器学习模型，快速、有趣且容易。例如，我们可以训练一个模型来识别图像、语音和姿态。

只需要一键上传图像，自定义好分类，就可以训练自己的识别模型啦。

来看看模型效果如何：

提示一下，模型并没有问题，聪明的你一定知道为啥。

Demo地址：https://teachablemachine.withgoogle.com/

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官方中文教程

TensorFlow包含一个功能强大的Python库，贴心的是，官方也提供了针对初学者和专家的教程。

教程地址：https://www.tensorflow.org/tutorials

官方声明：好好学习才是最好的庆祝姿势。

教程（包含完整的端到端代码）涵盖了从机器学习基础知识到计算机视觉和机器翻译的主题，甚至还展示了如何通过机器学习生成艺术作品。

             

图源：https://www.flickr.com/photos/27614859@N04/11944957684/

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移动端开发

TensorFlow Lite可以在移动和小型嵌入式设备上构建基于机器学习的应用。印度的几位工程专业学生使用TensorFlow Lite开发了一个Android应用，该应用使用智能手机摄像头提供本地空气质量信息。

不仅如此，TensorFlow Lite Micro还可以在微控制器（可以放在手掌中的微型计算机）上运行机器学习模型。

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负责人AI

随着世界各地数十亿人继续使用以机器学习为核心的产品和服务，谷歌也开始关注如何负责任地设计和部署系统。

TensorFlow包含大量关于负责任AI的工具和最佳实践，其中包括What-If-Tool（WIT）工具，该工具测试机器学习模型在假设情况下如何适用于不同的人。

开发和部署负责任的机器学习（ML）系统的关键挑战是了解其在各种输入下的性能。

通过WIT工具，我们可以测试假设情况下的性能，分析不同数据功能的重要性，并可视化跨多个模型和输入数据子集的模型行为以及不同的ML公平性指标。

项目地址：https://pair-code.github.io/what-if-tool/

TensorFlow包括构建机器学习系统的全套工具，甚至支持量子计算。

项目地址：https://www.tensorflow.org/quantum

这仅仅是开始，期待未来五年TensorFlow会带来什么惊喜！ 

参考链接：

https://blog.google/technology/ai/5-ways-celebrate-tensorflows-5th-birthday/

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