2015年，谷歌大脑开启了名为“TensorFlow”的研究项目。这款产品迅速走红，成为人工智能行业的主流。塑造现代机器学习生态系统的深度学习框架。从那时起，数以千计的开源贡献者，以及众多开发人员、社区组织者、研究人员和教育工作者，都为这个开源软件存储库做出了贡献。然而，七年后的今天，情况完全不同了：谷歌的TensorFlow已经失去了开发者的支持。因为TensorFlow用户已经开始转向PyTorch，这是Meta推出的另一个框架。许多开发人员都认为TensorFlow输掉了这场战争，并将其比作：“PyTorch吃了TensorFlow的午餐”。在PyTorch的阴影下，谷歌正在悄悄开发一个名为JAX的机器学习框架（以前是“JustAftereXecution”的首字母缩写，但不再正式代表任何东西），许多人将其视为TensorFlow的继任者。一时之间，谷歌要放弃TensorFlow，全面转向JAX的消息传得沸沸扬扬。事实上，谷歌并没有放弃TensorFlow。他们表示，TensorFlow未来将与JAX并肩发展。但话说回来，在短短七年的时间里，TensorFlow已经取得了出色的表现，并成长为最常用的机器学习平台，有数百万人使用。TensorFlow现在每月下载超过1800万次，并在GitHub上积累了166,000颗星——超过任何其他ML框架。此外，TensorFlow还为移动生态系统上的机器学习带来了便利：TFLite目前在大约40亿台设备上运行，您的设备可能也包括在内。TensorFlow还将机器学习引入了网络，TensorFlow.js现在每周的下载量超过170,000次。TensorFlow为谷歌整个产品线中的几乎所有机器学习提供支持，包括搜索、GMail、YouTube、地图、Play、广告、照片等。除了谷歌，在Alphabet的子公司，TensorFlow和Keras正在为Waymo的自动驾驶汽车提供新的机器智能。在更广泛的行业中，TensorFlow为数千家公司的机器学习系统提供支持，包括苹果、字节跳动、Netflix、腾讯、Twitter等。在研究领域，TensorFlow每月都会在Google学术搜索的3,000多篇出版物中被提及，其中包括重要的应用科学研究，例如了解癌症的CANDLE研究。可以毫不夸张地说，TensorFlow基础用户和开发者生态系统比以往任何时候都要庞大，而且还在不断增长。谷歌认为TensorFlow的发展不仅是一项值得庆祝的成就，也是机器学习社区更进一步的新机遇。谷歌一直以提供最好的机器学习平台为目标，努力将机器学习从小众手艺转变为与网页开发一样成熟的行业软件。Google对TensorFlow的开发还会继续，7年后，还会有下一个7年。未来TensorFlow的四大支柱最近，谷歌宣布他们已经开始开发TensorFlow的下一个迭代，重点放在四大支柱上。更具体地说，谷歌计划在2023年第二季度发布新TensorFlow的预览版，随后在今年晚些时候发布正式版。快速且可扩展的开始于XLA编译。谷歌专注于XLA编译，使训练和推理模型在GPU和CPU上更快，并致力于使XLA成为行业标准的深度学习编译器，作为OpenXLA项目的一部分，谷歌已将其开放给开源协作。二是分布式计算。谷歌正在专注于DTensor的研究，这是一种用于大规模模型并行性的新API。DTensor将与tf.distributeAPI统一，允许灵活的模型和数据并行。最后是性能优化。除了编译之外，谷歌还进一步关注算法性能优化，例如混合精度和降低精度计算，这在GPU和TPU上提供了相当大的加速。将ML应用于CV和NLP的新工具。谷歌正在投资应用机器学习生态系统，特别是通过KerasCV和KerasNLP包，为各种用例提供??模块化和可组合的组件。开发人员资源。谷歌正在为流行和新兴的应用机器学习用例添加更多代码示例、指南和文档，降低ML开发人员的入门门槛，并使每个开发工具简单易用。部署级别更容易导出。谷歌将使将模型导出到移动设备（Android或iOS）、边缘设备（微控制器）、服务器后端或JavaScript变得更加容易。用户可以将模型导出到TFLite和TF.js，并优化模型推理性能，就像调用model.export()一样简单。用于应用程序的C++API。作为C++应用程序的一部分，Google正在开发用于本地服务器端推理的公共TF2C++API。部署JAX模型。Google正在简化TensorFlowServing模型的部署。简化NumPyAPI。ML领域在过去几年发展迅速，TensorFlow的API也是如此。为了适应技术的发展，谷歌正在全面整合和简化API。让调试更简单。在ML领域，调试是一项不容忽视的技术。谷歌将专注于更好的调试功能，以最大限度地减少时间。谷歌表示，TensorFlow未来将100%向后兼容。谷歌希望TensorFlow成为机器学习行业的基石，并承诺从TensorFlow2到下一个版本，TensorFlow完全向后兼容，代码原样运行，无需运行转换脚本或手动更改.谷歌将继续投资于TensorFlow框架，以推动研究和应用，为数百万用户提供服务。
