2018 TensorFlow 開發者峰會于北京時間 3 月 31 日凌晨 0 點 30 分在美國加利福尼亞州計算機歷史博物館如期舉行，匯集全球機器學習開發者進行為期一天的技術分享和演示。

Google 發布面向 JavaScript 開發者的機器學習框架 TensorFlow.js

要在瀏覽器上進行機器學習更容易了！Google 發表TensorFlow.js，TensorFlow 技術結合 Javascript，大幅降低開發者在瀏覽器發展機器學習的門檻。Google 表示，隨著 Javascript 與機器學習技術的發展，在瀏覽器上已經可以完全進行機器學習的所有工作，包含定義、訓練以及運行機器學習模型。

Google 工程師 Nikhil Thorat 以及 Daniel Smilkov，于 TensorFlow 開發者高峰會上現場直播，使用TensorFlow.js 并加上攝影機與電腦視覺技術，在全瀏覽器環境里，教人工智能程序玩 PAC-MAN 游戲，而這個示例程序已被開源在Github上。

Google 表示，在瀏覽器中運行機器學習，這意味著不需要安裝任何函數庫或者驅動程序，只要打開網頁，程序就可以運行。另外，TensorFlow.js 支持 WebGL，因此也能使用 GPU 加速運算。

TensorFlow.js 提供三種工作流程，處理各階段的機器學習模型。第一、開發者能將以 TensorFlow 或 Keras 預先訓練好的模型，轉換成 TensorFlow.js 格式，并載入到瀏覽器中進行推算。第二、開發者不僅可以載入一個現有的機器學習模型，還能用從使用者瀏覽器中收集到的圖像資料，再訓練這個模型，這個技術稱為 Image Retraining，Google 表示，PAC- MAN 游戲示例程序就是以這個模式進行，這方法的好處是只要使用少量的資料就能讓模型變得更加精準。

當然使用者也能在瀏覽器中，從頭開始建立一個機器學習模型，使用 TensorFlow.js 提供的 API，完全在瀏覽器中定義、訓練以及運行模型，而這些 API 與 Keras 提供的十分相似，使用過的開發者應該可以很快上手。

TensorFlow for Swift 將在四月開源

盡管這個項目還在初期階段，但是也有很多人對此抱有期待。例如 fast.ai 創始人、前任 Kaggle 總裁Jeremy Howard 就把這個列為峰會最重要的發布內容，而且還說：我們是不是終于可以放下 Python 了？

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