谷歌大脑团队的成员今天推出了TensorBoardAPI，它允许人们训练AI模型来创建训练可视化。作为这项工作的一部分，张量板仪表板也进行了升级。张量板是张量流的一部分，因为它是由谷歌在2015年作为开源提供的。

软件工程师Chi Zeng和Justine Tunney在谷歌研究博客中写道：“然而，没有可重用的API，除了Tensor Flow团队之外，任何人都很难给Tensor Board添加新的可视化，因为它留下了一条长尾，可以让研究社区构建出有创意、美观、有用的可视化。”为了允许创建新的有用的可视化，我们宣布发布一组一致的API，允许开发人员向Tensor Board添加定制的可视化插件。

为了测试这个插件，谷歌制作了Greeter插件，在模型运行期间收集并显示问候。在Github上，您可以找到一个可用的Tensor Board插件列表，用于处理音频、图像和精确的录音曲线。

Tenboard API是谷歌最新的开源机器学习工具，鼓励采用人工智能。

上个月，来自谷歌开源语音识别数据集的TensorFlow和AIY团队允许人们为一系列智能设备创建自己的基本语音命令。今年6月，在TensorFlowLite推出用于在移动设备上运行的AI模型几周后，谷歌的开源MobileNets推出，这是一个专门为智能手机开发的预训练计算机视觉模型。

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