Google 辟谣放弃 TensorFlow，它还无论如何！

其公司结构上，TensorFlow 几乎支持所有 AI 共同开发的社会活动流程，包括搜索、广告宣传、YouTube、GMail、地图、播放、照片等等。与此同时，每个同年，Google Scholar 均会为高达 3,000 篇写到 TensorFlow 或 Keras 的最初科学序言刊各单位索引，其中所包括关键性的应用于科学，如 CANDLE（癌症分布式研修生态环境应用程序系统）对理解癌症的研究成果。

一种应用程序系统不足以走人人

对于为何要共同开发一种在此之后应用程序系统，Google 也做出解释，「 单独的非标准应用程序系统不可能限于于所有具体情况——特别是，“现实的生产生态环境”和“顶尾端的科学研究成果”的需求经常关系恶化。」

故而，其推出了一个用于分布式近值量度的亦然珍主义 API——JAX，来为下一个时代的科学量度研究成果提供内燃机。

珍单来看，TensorFlow 和 JAX 的最初媒体各有所倾向性，前者倾向于 ML 共同自由应用程序个体，后者则主要面向研究成果人员。

Google 声称，“ 在这个在此之后多应用程序系统世界中所，TensorFlow 是我们对应用于 ML 共同开发人员需求的反驳—— 在任何规模和任何该平台上，技工需要构建和部署可靠、稳定、高性能的 ML 系统。我们的愿景是创建一个有凝聚力的水体，研究成果人员和工 程师可以利用协同社会活动的部件，无论它们源于哪个应用程序系统。我们早已在 JAX 和 TensorFlow 互操作性方面获得了长足的变革，特别是通过 jax2tf。共同开发 JAX 模型的研究成果人员将能够通过 TensorFlow 该平台的机器将它们投入生产。”

展望 TensorFlow 的愿景，Google 大幅度详述了一贯，「我们打算再次共同开发 TensorFlow，作为应用于 ML 的一流该平台，与 JAX 并肩，推动 ML 的研究成果范围。我们将再次投资者这两个 ML 应用程序系统，以推动近百万用户的研究成果和应用于。」

国产广度研修应用程序系统跳出“竞争对手”的机遇

TensorFlow 鲜少坚持，PyTorch 依然便是，JAX 奋起直追，广度研修应用程序系统领域已然越来越喧闹。而放眼本土，也有不少广度研修应用程序系统迅速复苏。

截至 2021 年 12 同年，微信“飞桨”广度研修该平台（即 PaddlePaddle），早已跳出了过去在中所国市场上 Google、Facebook（Meta）的竞争对手局面，带到中所国广度研修该平台综合相互竞争者第一。

全世界AI自由应用程序应用程序系统Star近4同年、5同年榜单TOP2，来源：OSS Insight 近据

与此同时， 国产 MindSpore、OneFlow、MegEngine、Jittor 等应用程序系统也准备渗透各个领域的应用于中所。

对于这一近来，一流科技 OneFlow 创会人袁进辉刚刚前也在朋友圈高度评价道，“我原本也以为 Google 坚持了 Tensorflow，因为很久没看到显著的改版，不过最近看准备引入 dtensor，以及范例 runtime，这话详述 TF 并没被坚持，一定会是两条腿走路的方针。最近看到，本土应用程序系统变革也迅速，揭示于创最初和全面性方针，还是很有良机。”

不过，根据近据初步显示， TensorFlow 与 PaddlePaddle 的 Star 近相差接近 10：1。同时，TensorFlow 与 PaddlePaddle 的 Commits 近量，中所美相差近 3 倍。尽管从 AI 转型历程上，国内外较强一定的先发占优势，但自由应用程序应用程序系统 Star 近和 Commits 近的加上仍能再现出中所国自由应用程序生态中所存有的些许难题。

前瞻产业研究成果院报告提到，中所国 AI 的转型更相反于应用于层。对此，CSDN 创会人&董事长、具体来说老大多家公司创会多家公司蒋涛声称，“重应用于，轻生态”的 AI 自由应用程序方式并非长久之计。「以外的自由应用程序生态尚且存有难题，甚至形成了一种“各自为政”的局面，这会导致结构上耗尽，增加用户选择成本，以及技术适配难度，阻碍整个行业的大规模转型。所以，自由应用程序生态建设对于中所国的转型至关关键性。」而这也是 “弯道起跑”的最佳突破口。

参考重定向：

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