今年谷歌I/O大会，不如叫谷歌AI大会，AI网红TensorFlow框架

非常规开发人员 2023-05-28 23:23:00

前言：

前言：

北京时间5月11日凌晨，谷歌GoogleI/O 2023在加利福尼亚州山海岸线圆形剧场如期举办。整场大会，大会3个小时左右，无论是最开始的智能邮件写作，还是后面介绍的沉浸式地图、Magic Compose (魔法撰写)、Cinematic Wallpapers（电影壁纸）和Generative AI Wallpapers（生成式AI壁纸）等等。都和AI相关，各种各样的产品新功能都搭上了机器学习的影子。谷歌这次因ChatGpt4.0的推出可能真的“焦虑”了，整场发布会都离不开AI的字眼，处处弥漫着AI应用的氛围，总的来说，这次大会的市场反馈效果非常不错，因此谷歌的股价也迎来了意料之中的大涨！因此无论是企业或个人，都必须去了解AI了，每个开发者都应该去熟悉和AI相关的底层框架。

下面我们一起来聊聊，这些AI产品的源头网红框架TensorFlow。正如本次大会所说“Making AI helpful for everyone”

一、什么是 TensorFlow

TensorFlow是一个人人都触手可及的完全开源的人工智能框架！

TensorFlow 是一个大规模机器学习的开源框架，提供了多种深度神经网络的支持。

不仅 Google 在自己的产品线使用 TensorFlow，包括联想、小米、新浪网、京东、360、网易等众多知名企业也都将 TensorFlow 用于其产品和研发，为其用户带来更智能和便捷的体验。TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。最初由Google大脑小组的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究。总的来说TensorFlow主要用来数值计算，如ChatGPT就是大数据模型，后面就离不开大规模的数据计算，因此你如果想自己去玩下ChatGpt或者本次谷歌大会提到的PaLM 2大模型，必须去深入了解下TensorFlow。

二、TensorFlow实际应用场景分析

在本次大会中，提到谷歌研发人员通过使用大量数学和科学数据集对PaLM 2进行训练。相比去年的PaLM模型，PaLM 2在多语言处理、推理以及逻辑等能力上有了很大程度的提升。在此外在算法的优化下，PaLM 2在体积上较前代要小且计算效率也更高。其中支持PaLM 2大量数学和科学数据集训练的底层框架，正是TensorFlow。用于支持谷歌的25项功能和产品包括今年谷歌刚推出不久的聊天机器人Bard，以及用于工作生产力的谷歌文档、幻灯片和工作表等。在PaLM 2的加持下，谷歌的Bard聊天机器人实现了显著的进化，答案生成的内容也更加地多元化。

比如在询问Bard后，其除了会提供文字答案之外，还能提供包括图片、视频、外部链接等多元化的信息，根据第一次提问返回的信息，你还可以进一步进行交互查询更多的信息，知道你得到最需要的答案。甚至你也可以将这些问题答案一键导出到Gmail、谷歌文档、表格之中，Bard还可以自动帮你给图片、文档等做加标注，切实回归到AI应用初心，进一步帮助提高人类工作的效率。

如果，你没有用过谷歌的相关产品，你相信你一定用过TensorFlow功能，比如抖音的AI绘画、AI修图、AI游戏、AI作曲等。

三、TensorFlow怎么接入

对于AI的热爱者、研究者来说，可通过TensorFlow可视化工具tensorboard来接入。具体安装在这不再阐述，我们可以通过看几个简单的案例来了解TensorFlow怎么的应用，如编写一个模型用于 TensorBoard callback 的快速示例。

3.1第一步

使用 TensorFlow 创建一个简单的模型，并在 MNIST 数据集上对其进行训练。

import tensorflow as tf 
 
# Load and normalize MNIST data 
mnist_data = tf.keras.datasets.mnist 
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist_data.load_data() 
X_train, X_test = X_train / 255.0, X_test / 255.0 
 
# Define the model 
model = tf.keras.models.Sequential([ 
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), 
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), 
tf.keras.layers.Dropout(0.2), 
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') 
]) 
 
# Compile the model 
model.compile( 
optimizer='adam', 
loss='sparse_categorical_crossentropy', 
metrics=['accuracy'])

3.2第二步

编译模型，创建一个回调并在调用 fit 方法时使用。

tf_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="./logs")

3.3 第三步

在模型上调用 fit 方法时将回调作为参数传入。会看到在工作目录中创建了 logs 文件夹，并将其作为参数传递给 log_dir。然后调用 fit 并将其作为回调传入。

model.fit(X_train, y_train, epochs=5, callbacks=[tf_callback])

然后我们就可以查看对应效果了，如下图所示我们看到了一个两个不同的图表。第一个显示了模型在每个epoch的准确性。第二个显示的损失。

当然TensorFlow也提供了很多封装好的API接口，如Keras、Estimator等。

四、总结

AI的浪潮已经漫过了我们的膝盖，在这场AI浪潮中，我们每个人都会在生活或者工作中受到冲击。与其我们担心，AI会抢走我们的工作，还不如多花点时间去了解AI究竟是个什么东西，到底是天使还是恶魔，我们都能一窥究竟。AI的迅猛发展，离不开机器学习和深度学习的发展，机器学习和深度学习发展离不开TensorFlow的发展和贡献，正如谷歌I/O所说的“Making AI helpful for everyone”。我们也应当去拥抱AI，拥抱AI背后的力量，在你不知道怎么去了解AI时，我们不妨从学习TensorFlow开始！

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