ss

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数据并行

• worker服务器
• 参数服务器

kubernates 云计算，管理很多机器，

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TF-Hub 很多模型，模型间共享，

pipline

tf.data

GPU不再是瓶颈，cpu的输入是瓶颈。充分利用cpu gpu，cpu不断

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deep&wide在推荐系统上很好。

产业界：TFX逐渐开放中

京东利用tf做的OCR。小米用tf

become GDE

TF发展规划

• 快
• 可用性
  • tf js
  • tflight，移动端
    -
• 更易用、简捷，降低门槛
  • tf hub
  • tfx
• autoML 降低重复工作，降低调参

未来的突破

• 无人驾驶车/出租车
• 医疗，诊断，医疗图像
• 对话，google assistant
• 农业、环境，希望有影响
• 教育
• 金融，金融数据比较多
• 制造业，传统产业相对更难一些

重要的是时间问题、方式问题、切入点问题

工程与研究如何平衡

研究要基于真实的问题，要和产业结合。立足真实的问题。

不要关起门来做科研！！