• What we'll do TensorFlow 1.0及Dev Summit（2017）回顾 速度更快：TensorFlow 1.0版本采用了XLA的编译技术，改进了TensorFlow的运行性能及内存利用。从Benchmark问题的测试结果来看，对单机Inception v3模型，实现了在单机8 GPUs上7.3倍的运算加速；对分布式Inception v3模型，实现了在多机64 GPUs上58倍的运算加速。 XLA (TensorFlow, Compiled)编译技术 ：介绍采用XLA技术最小化图计算执行时间和最大化利用计算资源，用于减少数据训练和模型结果推断时间。 Hands-on TensorBoard可视化技术：介绍了如何使用TensorBoard，以及TensorFlow图模型、训练数据的可视化等。 TensorFlow High-Level API：介绍了使用Layers, Estimators, and Canned Estimators High-Level API定义训练模型。 Integrating Keras & TensorFlow: 介绍了如何在TensorFlow中使用Keras API进行模型定义及训练。 TensorFlow at DeepMind：介绍了在DeepMind中使用TensorFlow平台的典型案例，包括AlphaGo等应用。 Skin Cancer Image Classification：介绍了斯坦福医学院使用TensorFlow分类皮肤癌照片，用于医学诊断。 Mobile and Embedded TensorFlow：介绍了如何把TensorFlow模型运行在移动终端、嵌入式设备，包括安卓，iOS等系统。 Distributed TensorFlow：系统性地介绍了分布式TensorFlow的相关技术，以及如何应用于大规模模型训练。 TensorFlow Ecosystem：讲解了TensorFlow的生态系统，包括生成训练数据，分布式运行TensorFlow和serving models的产品化流程。 Serving Models in Production with TensorFlow Serving：系统性讲解了如何在生产环境中应用TensorFlow Serving模型。 ML Toolkit：介绍了TensorFlow的机器学习库，如线性回归，KMeans等算法模型的使用。 Sequence Models and the RNN API：介绍了如何构建高性能的sequence-to-sequence模型，以及相关API。 Wide & Deep Learning: 介绍了如何结合Wide模型和Deep模型构建综合训练模型。 Magenta，Music and Art Generation：使用增强型深度学习模型生成音乐声音和艺术图片。 Case Study，TensorFlow in Medicine - Retinal Imaging：使用TensorFlow机器学习平台对医学视网膜图片进行分类，辅助医学诊断。 TensorFlow系统架构 TensorFlow 开发者峰会汇集全球机器学习开发者，进行为期一天的技术内容分享、演示，与 TensorFlow 团队和社区成员一起交流。 很高兴地告诉大家，今年2018 TensorFlow DevSummit Viewing Party又要来了！ 官网：https://www.tensorflow.org/dev-summit/ 南阳GDG会在2018年4月8号在南阳理工学院一起观看视频学习。欢迎对人工智能，机器学习／tensorflow感兴趣的同学前来参加，并有神秘礼物相赠。 • What to bring • Important to know • What to bring • Important to know
2015年11月9日谷歌开源了人工智能平台TensorFlow，同时成为2015年最受关注的开源项目之一。经历了从v0.1到v0.12的12个版本迭代后，谷歌于2017年2月15日发布了TensorFlow 1.0 版本，并同时在美国加州山景城举办了首届TensorFlow Dev Summit会议。
和以往版本相比，TensorFlow 1.0 的特性改进主要体现在以下几个方面：
更加灵活：该版本除了支持tf.layers，tf.metrics及tf.losses模型的High-Level API外，实现了对keras（high-level neural networks library）API的全面兼容。
更产品化：TensorFlow Python API在v1.0版本中趋于稳定，为产品兼容性打下坚实基础。
在TensorFlow 1.0版本发布的当天，谷歌公司还举办了TensorFlow 2017 DEV Summit。该日程主要包括以下几个方面的主题演讲：
TensorFlow作为分布式机器学习平台，主要架构如下图所示。RPC和RDMA为网络层，主要负责传递神经网络算法参数。CPU和GPU为设备层，主要负责神经网络算法中具体的运算操作。Kernel为TensorFlow中算法操作的具体实现，如卷积操作，激活操作等。Distributed Master用于构建子图；切割子图为多个分片，不同的子图分片运行在不同的设备上；Master还负责分发子图分片到Executor/Work端。Executor/Work在设备（CPUs，GPUs，etc.）上，调度执行子图操作；并负责向其它Worker发送和接收图操作的运行结果。C API把TensorFlow分割为前端和后端，前端（Python/C++/Java Client）基于C API触发TensorFlow后端程序运行。Training libraries和Inference libs是模型训练和推导的库函数，为用户开发应用模型使用。
预先了解tensorflow
