谷歌I/O大会告诉你，AI真的来了！

黑白格子的酷 2023-05-29 22:47:55

前言：

2.1入门Hello, TensorFlow!

2.2线性回归

三、总结

前言：

5月11日凌晨在加利福尼亚州山海岸线圆形剧场举行的谷歌 I / O 2023 开发者大会，整场看下来，让人觉得与往年不同的怕就是更大力度的宣传AI，就是All in AI 。同样也让我感受到谷歌的“焦虑”。作为一个普通的开发者，让我意识到，AI这东西，真的多少得会点。在去年谷歌宣布重点投入AI后。却被 OpenAI 的 ChatGPT “越塔偷家”，匆忙应战ChatGPT 的发布会还让 Bard 爆出事实性错误，导致股价瞬间暴跌千亿美元，从而引发后续的「扩大 AI投入」并裁员 1.2万人。

作为 AI-first 公司，在经历了几个月修正之后，本次 I/O 谷歌继续携 AI 回归，而大会的主题也修订为：Making AI helpful for everyone(让人工智能对每个人更有帮助)。那这些AI背后的黑科技又有哪些呢？今天我们来讨论AI的独宠框架，TensorFlow。

一、稳居第一的TensorFlow

目前用于AI开发的最佳5个开源框架：Tensorflow、Caffe、微软CNTK、Theano、Keras。

1、推荐理由

TensorFlow是谷歌开发的用于深度学习或人工神经网络的开源软件库。TensorFlow由Google AI团队内的Google Brain团队开发，并于2015年11月9日在Apache 2.0开源许可下发布。TensorFlow使用数据流图进行数值计算。TensorFlow具有非常灵活的体系结构，可以轻松部署跨各种平台（CPU，GPU，TPU）以及从台式机到服务器集群到移动和边缘设备的计算。

Tensorflow可以生成c++或Python图形，TensorFlow表示通过系统运行的数据的移动。TensorFlow的网站提供教程和资源，可帮助那些对TensorFlow了解较少的开发人员。通过开放获取机器学习代码的TensorFlow库，Google正在帮助简化复杂深层神经网络的构建、训练和部署。谷歌、英特尔、优步和高通都是使用Tensorflow的公司。

2、灵活选择

如果我们希望通过APi的方式去访问TensorFlow，我们可以使用Keras来满足你的需求。Keras是一个用Python编写的开放源码库，可以在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano或MXNet等深度学习框架上运行。这种高水平的神经网络API旨在使用深度神经网络进行快速实验。Keras侧重于用户友好、模块化和可扩展性。该工具针对CPU和GPU进行了优化。

总的来说不管是TensorFlow还是它标准上层Api Keras都是现在赤手可热的框架，国内大厂也都在使用TensorFlow来打造他们的AI产品。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。

二、经典案例

对于普通的开发者来说，怎么是快速入门AI开发的“捷径”呢？那就是学习TensorFlow的经典应用案例，这样我们就能站在巨人的肩膀上去学习AI开发，而不需要自己摸索，或者苦逼的去看书、刷视频，当我们带有经典案例的目的性去学习AI的时候，我相信一定能事半功倍。

2.1入门Hello, TensorFlow!

相信每个人开发者对hello,world情有独钟，今天我们来看第一个经典案例，实现Hello, TensorFlow!，对应代码和效果如下图所示，是不是超级简单，忍不住想试试看了，那还等什么，感觉行动吧。

2.2线性回归

相信很多人对高数的线性回归是又爱又恨，那我们怎么通过TensorFlow来实现我们的回归运算呢？那我们一起来看看TensorFlow的精彩表现吧。

参考代码:

%matplotlib inline
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = (14,8)

n_observations = 100
xs = np.linspace(-3, 3, n_observations)
ys = np.sin(xs) + np.random.uniform(-0.5, 0.5, n_observations)
plt.scatter(xs, ys)
plt.show()

效果图

三、总结

总的来说AI帮我们解决了很多复杂且繁重的事务，如帮我们写文案、写歌、绘图、写代码等。我们身边的产品也越来越智能，如智能家居、智能机器人、智慧交通等等。AI在方便我们的同时也在改变着我们的世界和生活方式。作为普通开发者，是有机会获得AI方面的成功和成果，因此如果你想抓住这次AI的浪潮不妨从TensorFlow开始。

未来的谷歌投入都会在 AI 上，也侧面反映了未来 AI 基建会是全球的主力战场，今年提到Gmail 中的“帮我写”，全新沉浸式的地图视图体验，全新的 Magic Editor 体验示例等，都在告诉我们AI真的来了！

...全文