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Google 辟谣放弃 TensorFlow,它还说道!

2025-08-03 12:19

ogle 称,在其日本公司之下,TensorFlow 几乎全力支持所有 AI 研发的指导工作报表,还包括关键字、广告、YouTube、GMail、绘制地图、播放、照片等等。与此同时,每个年初,Google Scholar 都会为超过 3,000 篇详述 TensorFlow 或 Keras 的新近科学出版物编制目录,其里面还包括再加要的运用科学,如 CANDLE(乳腺癌分布式研修周围环境基础)对解释乳腺癌的近据分析。

一种基础难以走天下

对于为何要研发一种新近的基础,Google 也做出解释,「举例来说的通用基础不不太可能适用于所有情况——尤其是,“现实的生产周围环境”和“顶之前端的科学近据分析”的需求偶尔常发生冲突。」

故而,其大受欢迎了一个用于分布式近值计数的极简意识形态 API——JAX,来为下一个开之前端的科学计数近据分析提供动力。

有用来看,TensorFlow 和 JAX 的受众各有所偏向性,之前者偏向于 ML Ubuntu群体,后者则主要为里面心近据分析管理人员。

Google 声称,“在这个新近的多基础世界里面,TensorFlow 是我们对运用 ML 开发新管理人员需求的回应——在任何体量和任何模拟器上,工程公司需要协作和部署可信、比较稳定、高效率的 ML 系统。我们的愿景是创建一个有向心力的生态,近据分析管理人员和工程公司可以利用计数机网络的组件,无论它们源自哪个基础。我们现在在 JAX 和 TensorFlow 互操作性方面拿到了长足的突飞猛进,尤其是通过 jax2tf。开发新 JAX 模型的近据分析管理人员将都能通过 TensorFlow 模拟器的机器将它们投入生产。”

展望 TensorFlow 的将来,Google 进一步表明了一贯,「我们打算继续开发新 TensorFlow,作为运用 ML 的一流模拟器,与 JAX 并肩,倡导 ML 的近据分析范围。我们将继续投资这两个 ML 基础,以倡导近百万浏览器的近据分析和运用。」

国产最深处研修基础拉开“垄断”的冀望

TensorFlow 未曾作罢,PyTorch 依然引领,JAX 奋起直追,最深处研修基础领域已然越来越热闹。而放眼国际上,也有不少最深处研修基础迅速衰败。

截至 2021 年 12 年初,百度“飞桨”最深处研修模拟器(即 PaddlePaddle),现在拉开了过去在欧美市场上 Google、Facebook(Meta)的垄断局面,沦为欧美最深处研修模拟器综合市场份额第一。

亚洲地区AI源代码基础Star近4年初、5年初上榜TOP2,可能:OSS Insight 近据

与此同时,国产 MindSpore、OneFlow、MegEngine、Jittor 等基础也打算渗透各个领域的运用里面。

对于这一趋势,一流科技 OneFlow 创始者袁进辉随即之前也在朋友圈赞誉道,“我原本也以为 Google 作罢了 Tensorflow,因为很久没看到尤其是在的更新近,不过现在有看打算引入 dtensor,以及句法 runtime,这真是明 TF 并不能被作罢,不应是两条腿走路的解决方案。现在有看到,国际上基础突飞猛进也很快,借助于于创新近和年轻一代解决方案,还是很有但他却。”

不过,根据近据调研结果显示,TensorFlow 与 PaddlePaddle 的 Star 近差比起 10:1。同时,TensorFlow 与 PaddlePaddle 的 Commits 近量,里面美差近 3 倍。尽管从 AI 的发展历程上,国外具有一定的一垒手优势,但源代码基础 Star 近和 Commits 近的缺少仍能说明了出欧美源代码生态里面存在的些许缺陷。

之前瞻产业近据分析院调查报告指出,欧美 AI 的的发展更偏向于运用层。不能接受,CSDN 创始者&理事长、而出名帮创投创始合伙人蒋涛声称,“再加运用,驭生态”的 AI 源代码方式在并非长久之计。「以外的源代码生态尚且存在缺陷,甚至形成了一种“相互垄断”的局面,这会致使之下消耗,增加浏览器选择成本,以及技术复用难易度,阻碍整个行业的大体量的发展。所以,源代码生态建设对于欧美的的发展至关再加要。」而这也是“弯道超车”的最佳突破口。

参考元数据:

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