谷歌致力打造更全面的开源机器学习生态
构建机器学习的每个环节都有来自谷歌技术与工具的强力支持tensor projects为开发者们提供了一整套出色且具备协同效应的技术与平台助力开发者开启机器学习的未来之路跟随 2022 google 开发者大会的脚步一起探索机器学习的无限可能！
谷歌致力于打造一整套强大的机器学习工具生态，让开发者能够在所有硬件和设备类型上将创意落地为产品。在这一目标下，产品团队开发了多款实用工具，既可用于领域前沿研究，也可用于全球部署。这些出色且具备协同效应的技术和平台，统称为tensor projects。
支柱一:数据注入和预处理
高质量的数据有助于构建更优秀的机器学习模型，tensor projects 提供了多种开源工具和资源，来帮助开发者获取、标记、预处理并提取高质量的数据，满足高质量模型构建的要求。
tensorflow 数据集（tensorflow datasets）是一系列现成的数据集，可用于 tensorflow 或其他 python 机器学习框架（例如 jax）。帮助开发者快速构建和验证机器学习模型原型，无需人工花费大量时间收集和标记数据。
keras让数据预处理更简单。开发者既可以在模型之外使用这些功能（即在 tf.data 流水线中使用，适合训练），也可以在模型内使用（适合推断）。
支柱二：模型架构定义和训练
谷歌为开发者提供了多种选择，帮助开展机器学习模型的定义和训练工作。
jax是专为硬件加速器优化的框架，可以帮助开发者更深入地钻研机器学习的数学运算，推动机器学习研究的发展。例如，deepmind 使用 jax 开发出了 alphafold 来解决蛋白质折叠问题，从而精准预测蛋白质的结构。
对于不需要深入到数学层面的开发者来说，tensorflow可帮助轻松创建模型。对于开发移动或者嵌入式应用的开发者，tensorflow lite model maker可以帮助解决创造模型过程中的诸多复杂任务，比如数据处理、训练、评估、优化、转化等。model maker 和 task 库现已支持端侧大规模近邻搜索 searcher api。
支柱三：模型部署
完成训练的模型可以根据需要部署到不同场景，比如云端、网页端、浏览器、移动端、嵌入式平台，甚至微控制器。
tensorflow extended(tfx)是一个端到端平台，用于部署生产型机器学习流水线。借助 tfx，开发者可以轻松搭建机器学习的流程与基础设施，灵活地将机器学习模型部署到生产环境之中。
tensorflow serving作为 tfx 非常受欢迎的一个组件，可以在机器学习模型训练完成后针对多种平台部署模型，并进行远程推理。
支柱四：监测和维护
新数据的引入、错误修复、性能提升等要素要求我们必须持续不断地训练和部署模型。这种在模型使用过程中持续学习并改进的流程被称为mlops，是第四个支柱。为此，谷歌提供了一系列工具，帮助开发者更便捷地实现模型持续部署工作，tfx 就是其中重要工具之一。
mediapipe 为开发者提供了适合所有人的可定制设备端机器学习解决方案。可以将复杂的流水线封装成mediapipe tasks，同时通过mediapipe model maker让每个人都能轻松定制模型。通过低代码 api 提供可定制的高性能设备端机器学习解决方案。此外，无需代码的图形化工具也即将上线。更多更强大的解决方案即将上线。
内置到 google play 服务中的tensorflow lite最近推出了 beta 版本。
可帮助开发者大幅缩减应用体量，且通过后台更新功能让用户及时用上最新版本，而无需重新部署应用。
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可帮助开发者大幅缩减应用体量，且通过后台更新功能让用户及时用上最新版本，而无需重新部署应用。
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