Google 致力于构建先进的机器学习生态，
带来高效开发体验，
并助力开发者将机器学习利用到多个畛域。
从科学研究、商业改革到公益事业，
解决现实生活中的各种问题。
筹备好了吗？
一起来理解 2021 Google 开发者大会上
TensorFlow 的最新工具和停顿吧！
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往年 TensorFlow 为开发者带来了一大惊喜 —— TensorFlow 决策森林 (TensorFlow Decision Forests, TF-DF) 。TF-DF 模型可实现高效的分类、回归和工作排序，当开发者须要解决表格数据，取得繁难性、可解读性和速度，TF-DF 将是不二之选。TF-DF 提供了大量工具、模型供开发者应用，作为 TensorFlow 丰盛生态系统中的一员，它可与各种 TensorFlow 工具、库以及 TFX 等平台集成，让开发者轻松组合应用。
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TensorFlow.js 是一个由 JS 语言编写的前端机器学习库。因为前端机器学习可实现低提早的运行速度，爱护用户隐衷，让部署和保护老本更低，因而 TensorFlow.js 也成为不少开发者的首选，往年周下载量达到了之前的 3 倍，总下载量更是达到了 320 万次。
TensorFlow.js 具备灵便的跨平台个性，开发者能够在浏览器或任何反对 JavaScript 的环境中随时运行模型，充分发挥 Web 笼罩广、规模大的劣势。
TensorFlow.js 领有丰盛的模型库和 API ，便于开发者疾速构建利用。往年推出了新的 pose-detection API，可实现单人检测和多人检测；公布了 2 个 MediaPipe 的 BlazePose 模型，可用于 2D 和 3D 场景。在自然语言解决方面，也推出了基于 BERT 的对话用意检测模型和问答模型。
值得一提的是，TensorFlow.js 曾经反对 TFLite 模型，执行速度更快，模型更小，性能更佳。性能测试工具也减少了 custom model 的选项，能即时测试并显示模型的执行速度等很多相干指标。
58.com 二手车团队、InSpace、IncludeHealth、Project Shuwa 等利用了 TensorFlow
举荐零碎是机器学习畛域的重要利用，从举荐电影、餐厅，到举荐视频或新闻文章，举荐零碎常见于日常生活。举荐零碎是一个简单的机器学习零碎，分为召回、粗排、精排三个阶段，将举荐内容数量从百万级降为成为有价值的数十级举荐内容。
牢靠、弱小的举荐零碎能极大进步用户的活跃度，TensorFlow Recommenders 则能成为举荐零碎开发者的最佳助手。
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谷歌制订了一系列准则，来领导对于负责任的 AI 的了解。AI 应该对社会无益，偏心、平安、爱护隐衷，并对用户负责。
谷歌推出了负责任的 AI 工具包，帮忙开发者以负责任的形式开发 AI 、获得停顿，构建人人受害的 AI 零碎。
TensorFlow 的倒退离不开开发者社区的反对和奉献，目前 TFUG 数量曾经增长至 70 多个，诞生了 170 多位 GDE 以及 12 个非凡兴趣小组 (Sigs) 。
在学习资源方面，除了网易提供的本地化在线课程，开发者还能通过 Google 开发者在线课程，以视频、文章和 Codelab 模式，把握 TensorFlow 相干技能。
如果想进一步学习，欢送加入 TensorFlow 开发者认证考试，获取 TensorFlow 开发者证书，一展所长。目前已有 3000 名通过认证的开发者，咱们心愿更多开发者退出，使社区一直壮大。
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除了上述精彩更新，TensorFlow 团队还带来了哪些最新进展？
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