我已成为机器学习开源系统“扛把子” 谷歌

在云计算峰会Cloud Next 17上，Google资深学者杰夫·迪恩(Jeff Dean)宣布，该公司开源的机器学习基础系统 TensorFlow 已经成为GitHub上最受欢迎的机器学习类项目。TensorFlow在机器学习业界究竟有多受欢迎？TensorFlow项目负责人拉贾·蒙加(Rajat Monga)给出了几组数据：自从2015年11月开源，已经有近500名非Google员工对TensorFlow核心项目做出贡献；到今年年初，项目在GitHub上的提交数已经超过了1.4万个

在云计算峰会Cloud Next 17上，Google资深学者杰夫·迪恩(Jeff Dean)宣布，该公司开源的机器学习基础系统 TensorFlow 已经成为GitHub上最受欢迎的机器学习类项目。

TensorFlow在机器学习业界究竟有多受欢迎？TensorFlow项目负责人拉贾·蒙加(Rajat Monga)给出了几组数据：

自从2015年11月开源，已经有近500名非Google员工对TensorFlow核心项目做出贡献；到今年年初，项目在GitHub上的提交数已经超过了1.4万个。

在程序员提问平台Stack Overflow上，已经有超过5000个与TensorFlow有关的问题得到了回答；TensorFlow甚至一度抢过了Google云计算部门另一个开源项目 Kubernetes 的风头，两个项目正在公司内部竞争到底谁是最受欢迎的开源项目；不仅如此，斯坦福大学、加州大学伯克利分校、多伦多大学等学界名校也都紧跟潮流，开设了TensorFlow的有关课程。

在GitHub上和其他机器学习开源项目相比，TensorFlow获得星数(star count)增长趋势是下图这样的。迪恩说TensorFlow居然这么受欢迎，他自己也有点没想到。

TensorFlow是Google的一套综合性的机器学习系统框架，开源之前是仅供该公司内部使用，从搜索排名到应用商城推荐，从Gmail反垃圾到Android系统，被几乎所有产品团队所采用。迪恩透露，Google内部有超过4000个项目里能找到TensorFlow的配置文件。它的开发者是Google内部最早系统性地研究人工智能技术的团队——Google大脑。TensorFlow已经是Google的第二代机器学习工具，前身是 DistBelief。

DistBelief的缺点是仅局限于神经网络，配置难度高，和Google内部的产品联系紧密，这就决定了它很难与外界分享。从DistBelief伊始，迪恩一直想要要把内部的机器学习工具开放出去，为更多人所用（事实上Google一直也是这样做的，云端部署工具Kubernetes、办公套件G Suite都是例子）。他的想法也跟业界趋势以及公司的想法吻合，Google批准他在DistBelief的基础上对代码和架构进行加工简化，在合适的时候开源，TensorFlow就这样诞生了。

迪恩说开发（并开源）TensorFlow有三个目标：建立一个通用的机器学习平台，让它成为世界上最好的平台，然后再把它开放给所有人。

但Google同意开源TensorFlow，除了迪恩的理想之外还有更多现实的考虑。作为科技公司的Google是一家营利组织。Google Cloud对TensorFlow的支持是最好的，而该部门在营收贡献上的重要性正在逐渐提升。包括Google Cloud在内的“其他收入”，在Google上一季度财报中共计34亿美元，占季度总营收13%。虽然比重还很小，但仍体现出了极高的增长性，最主要的增长来自Google Cloud。

考虑到深度学习技术广阔的前景，如果TensorFlow有助于人们更多涉足深度学习，而Google Cloud又是深度学习训练和应用最佳的承载平台，何不将它开源呢？这笔账不难算。

这也是在Cloud Next 17的最后一天，Google把迪恩、Linux基金会理事长、Red Hat的首席技术官等一众在开源业界知名的内外部人士叫来给站台的原因。云计算市场，Google Cloud面临来自亚马逊AWS、微软Azure等竞争对手不小的压力，所以它更要讲好这个故事，让人们明白自己是最与时俱进的云计算平台。