长久创下 ，一关于 “美图新公司” ，小伙伴们能一一说到的当一 “美图秀秀”、“美颜相机”、“美拍” 此种 美颜产品一一 ，而为了自己种 产品一人员提供 AI 核心技术部分支持的美图影像实验室（上述简称 MTlab）那那时候 鲜为人知。正式成立于 2010 年的 MTlab ，已然不止是这此种 实验室 —— 它在美图产品一线背后各种角色着 “大脑” 的各种角色。在 MTlab 的工具箱里 ，深度来学习模型和 TensorFlow 最最更有效的利器。
美图各个产品一的其他功能做出决定了 ，MTlab 会许多采用机械时到计算机视觉核心技术。
“2013 年直到 ，MTlab 使用机器来学习做计算机视觉能力方面方面的研发。最早做是因为人脸相关方面核心技术 ，并且美颜算法。”MTlab 负责人万鹏飞记者 PingWest 品玩 ，“那那时候开源工具当一并且真的此种 真的丰富 ，此种 算法和工具更完美人人他也手动逐步实现。”采用机械延续传统 机器来学习做得计算机视觉的好处是 ，起来训练经历过程其实透明 ，允许研发人员更完美人地评估训练不不出算法 ，反映出在训练生存环境并且那那时候 更有效。但不足的其他地方是 ，人工提取特征的其他工作量大 ，是并且真的鲁棒性差。万鹏飞对 PingWest 品玩则记者 ，那那时候候他也面临的主要由核心技术挑战 ，是是因为“算法在各种大 极端发现用户采用机械时场景下的鲁棒性”。方式深度来学习的卷积神经网路模型 ，能特别好难题这此种 难题。“深度来学习此种 最终数据驱动的简单更有效 ，在鲁棒性能力方面方面比延续传统 计算机视觉算法有比比较反映出其优势。”万鹏飞说。做出决定采用机械深度来学习后 ，他也最早采用机械时的框架是 Caffe。这此种 深度来学习框架于 2013 年在 Github 上最近发布 ，作者介绍是加州高中伯克利分校的贾扬清博士。2015 年 ，Google 最近发布 深度来学习开源框架 TensorFlow ，“MTlab 没多久我要去解这此种 工具”。2016 年 ，MTlab 直到在相关方面相关方面项目尝试用 TensorFlow。
万鹏飞简单记者道 ，MTlab 用 TensorFlow 最早做是因为图像去噪 ，起来这感觉比许多 灵活 ，对自定义的网路结构比许多 友好。这此种 灵活的深度来学习框架来说算法自研很不可或缺 ，他也此种 实际的难题更完美人人方式此种 创新的结构 简单更有效难题 ，而这此种 好采用机械时深度来学习框架无疑能从而质的提升 计算机视觉算法研发的效率。没多久 ，TensorFlow 凭借着灵活的特性沦为了自己他也主要由的深度来学习框架。2016 年 MTlab 在用深度来学习做人像分割其他功能时 ，初期采用机械时 Caffe 逐步实现自定义的卷积神经网路层比许多 方便 ，更完美人人他也逐步实现前向 / 反向传播算法。Debug（调试）灵活操作不出也比许多 麻烦。“那那时候候采用机械时了 TensorFlow ，其基于 dataflow graph（最终数据流向图）的计算结构来说自定义的深度来学习灵活操作很友好 ，也便于 debug。” 万鹏飞说 ，“其他并且对循环神经网路的部分支持也比许多 好 ，大大从而质的提升 了研发效率。”已然 ，TensorFlow 已然被应用在美图旗下产品一多个其他功能的网路训练中 ，如肢体不可或缺点检测、五官综合分析、人像分割、图像画质从而质的提升 、天空分割。万鹏飞对 TensorFlow 从整体评价 颇高：“TensorFlow 的分布式训练能力方面 ，大大从而质的提升 了深度来学习网路的训练效率。”万鹏飞并且还关于 TensorFlow 社区对 MTlab 的通过。完善的官方文档反映出、丰富的课程、并且对新手友这样互助氛围 ，都吸引住着更完美人开发者就要加入 TensorFlow 社区。
TensorFlow 官方还在努力前进 促进社区的壮大。在今年今年年初的全球市场人工智能大会上 ， TensorFlow将举办“智在启无限”主题论坛 ，邀请在中在全球市场同的技术领域 ，数十位重量级嘉宾 ，共同探讨机器来学习反映出在商业中应用 ，通过民营企业和开发者难题现实中是因为生活的难题：
TensorFlow 在全球市场产品一总监将深度解析机器来学习的内核；通用电气贝克休斯高级总监将分享反映出确保安全生产、综合分析组件寿命和管理系统异常、以防出乎意料停机；网易严选算法总监将分享反映出逐步实现季节性商品销量综合分析、从而质的提升 发现用户点击、节约仓储和供应链成本；腾讯医疗大最终数据科学家将分享反映出优化发现用户意图明白、为医院医院医院医生、医院医院医生和病人人员提供更优质的体验服务。其他并且此种 前沿的机器来学习持续持续研究们也将前往本次论坛 ，分享机器来学习在文化和艺术技术领域已取得突破的操作经验。