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来源：谷歌博客

译者：刘小芹

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　　大会地点：国家会议中心（C4 入口）

　　会议签到：上午主论坛 07:30-08:30，下午分论坛 13:00-14:00

　　会议时间：上午主论坛 08:30-12:00，下午分论坛 14:00-18:00

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　　【新智元导读】开源“大户”谷歌在2016年都有哪些表现？这10个项目最受欢迎。你认为 TensorFlow 排第几？

　　Google近日公布了首份“开源成绩单”（Open Source Report Card）,介绍了新1全讯网中心们最受欢迎的开源项目，并分享了Google工程师们最喜欢的编程语言。

　　Google已经开源了900多个项目，超过2000万行代码（所有开源项目地址：https://github.com/google）。Google有许多工程师全职工作于开源项目，更多工程师甚至利用新1全讯网中心们20%的时间创建新项目或者贡献新1全讯网中心们喜欢的现有项目。

　　谷歌最受欢迎的十大开源项目

　　这份开源成绩单分享了Google的开源项目中最受欢迎的10个项目：

　　谷歌工程师最常用的语言TOP10

　　Google工程师们使用的编程语言非常多样，从Assembly到XSLT都有，那么新1全讯网中心们最喜欢的编程语言是什么呢？通过统计GitHub上的星标数量，Google公布了新1全讯网中心们的工程师最喜欢的十种编程语言：

　　谷歌八大深度学习开源项目

　　1.

　　2015年11月，谷歌开源深度学习平台 TensorFlow。2016年4月，谷歌推出了分布式 TensorFlow。现在，TensorFlow 已经成为最受欢迎的深度学习平台之一。

　　2.

　　2016年5月13日，Google Research宣布，世界准确度最高的自然语言解析器 SyntaxNet 开源。谷歌开源再进一步。据介绍，谷歌在该平台上训练的模型的语言理解准确率超过90%。SyntaxNet 是一个在TensoFlow中运行的开源神经网络框架，提供自然语言理解系统基础。谷歌公开了所有用用户自己的数据训练新SyntaxNet模型所需要的代码，以及谷歌已经训练好的，可用于分析英语文本的模型 Paesey McParseface。

　　Paesey McParseface 建立于强大的机器学习算法，可以学会分析句子的语言结构，能解释特定句子中每一个词的功能。此类模型中，Paesey McParseface是世界上最精确的，谷歌希望它能帮助对自动提取信息、翻译和其新1全讯网中心自然语言理解（NLU）中的应用感兴趣的研究者和开发者。

　　3.

　　2016年6月29日，谷歌研究所推出 Wide & Deep Learning，并将 TensorFlow API 开源，欢迎开发者使用这款最新的工具。同时开源的还有对 Wide & Deep Learning 的实现，作为 TF.Learn 应用程序接口的一部分，让开发者也能自己训练模型。

　　4.

　　2016年8月31日，谷歌宣布开源 TensorFlow 高级软件包 TF-Slim，能使用户快速准确地定义复杂模型，尤其是图像分类任务。自发布以来，TF-Slim 已经得到长足发展，无论是网络层、代价函数，还是评估标准，都增加了很多类型，训练和评估模型也有了很多便利的常规操作手段。这些手段使你在并行读取数据或者在多台机器上部署模型等大规模运行时，不必为细节操心。此外，新2全讯网中心们还制作了 TF-Slim 图像模型库，为很多广泛使用的图像分类模型提供了定义以及训练脚本，这些都是使用标准的数据库写就的。TF-Slim 及其组成部分都已经在谷歌内部得到广泛的使用，很多升级也都整合进了 tf.contrib.slim.

　　5.

　　2016年9月13日，谷歌宣布开源大规模语言建模模型库，这项名为“探索RNN极限”的研究今年2月发表时就引发激论，如今姗姗来迟的开源更加引人瞩目。研究测试取得了极好的成绩，另外开源的数据库含有大约 10 亿英语单词，词汇有 80 万，大部分是新闻数据。这是典型的产业研究，只有在谷歌这样的大公司才做得出来。这次开源也应该会像作者希望的那样，在机器翻译、语音识别等领域起到推进作用。