AI 与机器学习2016download.tensorflow.org编辑精选
TensorFlow：面向分布式系统的大规模机器学习（2015）
TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Distributed Systems (2015)
进阶 · 约 60 分钟读完前置知识：机器学习基础、数据流图、分布式系统基础
导读
这是 Google 在 2015 年发布的 TensorFlow 白皮书，介绍如何用数据流图表达机器学习计算，使同一份代码几乎无需修改就能运行在从手机、平板到数百台机器、数千块 GPU 的异构分布式系统上，并支持自动微分等能力。文中也讨论了分布式训练的架构与扩展方式。
HN 关注点：Google 这套系统的跨平台一致性与分布式大规模训练是否真的新颖，并与 Theano 等已有框架作比较。
后来怎么样
TensorFlow 成为深度学习主流框架之一，推动了数据流图与自动微分在工业界的普及，并催生大量上层工具与后续系统。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 1 质疑 1 补充 1
质疑批评论文把 Theano 早已有的概念包装成新东西，应聚焦真正新颖的分布式部分，但认可其工程价值。
不想说得太苛刻，但我不喜欢这篇论文的调性：它把图运算、自动微分这些概念和特性当作新颖独创来呈现，而事实上 Theano 这类非常相似的系统至少从 2010 年就存在了（论文直到第 14 页才提到）。他们真该把论文砍掉一半，只聚焦真正新颖、令人兴奋的分布式部分。补充：话虽如此，我无意贬低 Google Brain 团队了不起的技术成就，TensorFlow 确实很聪明地复用并改进了让 Theano 强大的那些概念。我在密切关注这个项目，TensorFlow 很有可能成为我未来项目的基础。
struct查看英文原文
Not to sound overly critical, but I don't enjoy the tone of this paper: presenting the concepts (e.g. graph operations) and features (e.g. automatic differentiation) of TensorFlow as new and novel when in fact very similar systems like Theano have existed since at least 2010 (which they finally get round to mentioning 14 pages in). They really should have shorn the paper in half and just focused on the distributed bit, which is the really novel and exciting bit. Addendum/Edit: With that said, I don't want to disparage the amazing technical achievement of the Google Brain team and the way TensorFlow really smartly reuses and improves on the concepts that make Theano really powerful. I'm following the project very closely and TensorFlow has a very high chance of being the foundation for my future projects :)
支持指出“同一份构建跨所有平台部署”可能是相比其他框架的关键差异化优势。
论文写道：“用 TensorFlow 表达的计算几乎无需修改就能在多种异构系统上执行，从手机、平板等移动设备，到由数百台机器、数千块 GPU 组成的大规模分布式系统。”有没有其他同类系统能做到同一份构建部署到所有平台？如果没有，那抛开跨多机计算等优势不谈，能用同一份构建本身就是一大进步。
nxzero查看英文原文
>> "A computation expressed using TensorFlow can be executed with little or no change on a wide variety of hetero- geneous systems, ranging from mobile devices such as phones and tablets up to large-scale distributed systems of hundreds of machines and thousands of computational devices such as GPU cards." Are there other comparable systems that deploy using the same build across all platforms? If not, putting aside other advantages like doing computation across multiple machines, being able to using the same build is a major step forward in my opinion.
补充询问是否支持本地 C++ 训练 API，并顺带寻求 mlpack 的使用经验。
有 C++ 的 API 可以做训练吗？我做的事情没法在云端完成（我也不太想这么做）。补充：我看到了 mlpack.org——有人用过吗？
cheez查看英文原文
Are there APIs to do the training in C++? I can't get away with doing what I want to do in the cloud (nor do I really want to). Edit: I see http://mlpack.org/ - anyone have experience using this?
相关资源
从这篇论文所有 HN 讨论帖的全部评论里整理出来的链接。
历次讨论
- 2016Hacker News 讨论帖201 分 · 28 评
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