2018 TensorFlow 开发者峰会于北京时间 3 月 31 日凌晨 0 点 30 分在美国加利福尼亚州计算机历史博物馆如期举行，汇集全球机器学习开发者进行为期一天的技术分享和演示。

Google 发布面向 JavaScript 开发者的机器学习框架 TensorFlow.js

要在浏览器上进行机器学习更容易了！Google 发表TensorFlow.js，TensorFlow 技术结合 Javascript，大幅降低开发者在浏览器发展机器学习的门槛。Google 表示，随着 Javascript 与机器学习技术的发展，在浏览器上已经可以完全进行机器学习的所有工作，包含定义、训练以及运行机器学习模型。

Google 工程师 Nikhil Thorat 以及 Daniel Smilkov，于 TensorFlow 开发者高峰会上现场直播，使用TensorFlow.js 并加上摄影机与电脑视觉技术，在全浏览器环境里，教人工智能程序玩 PAC-MAN 游戏，而这个示例程序已被开源在Github上。

Google 表示，在浏览器中运行机器学习，这意味着不需要安装任何函数库或者驱动程序，只要打开网页，程序就可以运行。另外，TensorFlow.js 支持 WebGL，因此也能使用 GPU 加速运算。

TensorFlow.js 提供三种工作流程，处理各阶段的机器学习模型。第一、开发者能将以 TensorFlow 或 Keras 预先训练好的模型，转换成 TensorFlow.js 格式，并载入到浏览器中进行推算。第二、开发者不仅可以载入一个现有的机器学习模型，还能用从使用者浏览器中收集到的图像资料，再训练这个模型，这个技术称为 Image Retraining，Google 表示，PAC- MAN 游戏示例程序就是以这个模式进行，这方法的好处是只要使用少量的资料就能让模型变得更加精准。

当然使用者也能在浏览器中，从头开始建立一个机器学习模型，使用 TensorFlow.js 提供的 API，完全在浏览器中定义、训练以及运行模型，而这些 API 与 Keras 提供的十分相似，使用过的开发者应该可以很快上手。

TensorFlow for Swift 将在四月开源

尽管这个项目还在初期阶段，但是也有很多人对此抱有期待。例如 fast.ai 创始人、前任 Kaggle 总裁Jeremy Howard 就把这个列为峰会最重要的发布内容，而且还说：我们是不是终于可以放下 Python 了？

我们拥有国内顶级的设计、技术团队和多年互联网软件开发经验。