简介：Dandelion Mane 的这个演讲展示了所有你可以使用 TensorBoard 做到的惊人的事情。你将学会如何可视化你的 TensorFlow Graph、监控你的训练表现以及探索你的模型表征你的数据的方式。

TensorFlow 高级 API（TensorFlow High-Level API）

演讲者：Martin Wicke

链接：https://www.youtube.com/watch?v=t64ortpgS-E

简介：TensorFlow 能让你使用高级与低级抽象定义模型。在此演讲中，Martin Wicke 将会介绍定义模型的层、评估器和 Canned Estimators，也会演示核心 TensorFlow 中的延展线路。

整合 Keras 和 TensorFlow：扩展 Keras 工作流（Integrating Keras & TensorFlow: The Keras Workflow, Expanded）

演讲者：Francois Chollet

链接：https://www.youtube.com/watch?v=UeheTiBJ0Io

简介：Keras 的目标是让每个人都能用上深度学习，它也是增长最快的机器学习框架之一。Keras 的主要作者 Join Francois Chollet 通过一个视频问答案例演示了可以如何在 TensorFlow 之中使用 Keras。

TensorFlow at DeepMind

演讲者：Daniel Visentin

链接：https://www.youtube.com/watch?v=VdDmhOCw6J0

简介：在这个演讲中，来自 DeepMind 的 Daniel Visentin 谈论了 DeepMind 和 TensorFlow。他将解释选择一个平台的重要性，该团队的选择是迁移到 TensorFlow，并还给出了一些 DeepMind 使用 TensorFlow 的例子。

皮肤癌图像分类（Skin Cancer Image Classification）

演讲者：Brett Kuprel

视频：https://www.youtube.com/watch?v=toK1OSLep3s

简介：Join Brett Kuprel 介绍了斯坦福大学的人工智能实验室和医学院是如何使用 TensorFlow 来分类皮肤癌图像的。他描述了该项目的步骤：从获取数据集、训练深度网络到评估结果。最后，Brett 还将谈论皮肤癌图像分类的未来。

移动和嵌入式 TensorFlow（Mobile and Embedded TensorFlow）

演讲者：Pete Warden

链接：https://www.youtube.com/watch?v=0r9w3V923rk

简介：你知道 TensorFlow 模型可以在 iOS、安卓、甚至是树莓派上部署吗？在这个演讲中，Peter Warden 会讲解在这些上面部署 TensorFlow 模型所需要的所有东西，途中也会提供一些金点子。

分布式 TensorFlow（Distributed TensorFlow）

演讲者：Derek Murray

链接：https://www.youtube.com/watch?v=la_M6bCV91M

简介：TensorFlow 有很大的灵活性——可以扩展到数百个 GPU、训练带有大量参数的模型和自定义训练过程的每个细节。在这个演讲中，Derek Murray 将给你一个自底向上的关于分布式 TensorFlow 的介绍，atv，并展示了所有可以用来利用这种力量的工具。

TensorFlow 生态系统：整合 TensorFlow 和你的基础设施（TensorFlow Ecosystem: Integrating TensorFlow with Your Infrastructure）

演讲者：Jonathan Hseu

链接：https://www.youtube.com/watch?v=yALzr4A2AzY

简介：生成输入数据、运行分布式 TensorFlow 训练和服务器模型都涉及到其他基础设施组件。Jonathan Hseu 将描述每个步骤之间的融合。

在生产中使用 TensorFlow Serving 的 Serving 模型（Serving Models in Production with TensorFlow Serving）

演讲者：Noah Fiedel

链接：https://www.youtube.com/watch?v=q_IkJcPyNl0

简介：serving 是指在你的应用中使用一个训练好的模型的过程。在这个演讲中，Noah Fiedel 介绍了 TensorFlow Serving——一个为生产环境设计的灵活且高性能的机器学习 serving 系统。

机器学习工具包（ML Toolkit）

演讲者：Ashish Agarwal

链接：https://www.youtube.com/watch?v=Tuv5QYKU-MM

简介：TensorFlow 是一个非常强大的框架，然而也一直以来都缺乏可以即时使用的解决方案。在这演讲中，Ashish Agarwal 将介绍一个向这个方面迈出了前进的一步的算法工具包。

以上就是目前已经公开的演讲视频内容，更多内容可在这个会议网页查看：https://events.withgoogle.com/tensorflow-dev-summit/videos-and-agenda/#content

©本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

　　?------------------------------------------------

加入机器之心（全职记者/实习生）：[email protected]

投稿或寻求报道：[email protected]

广告&商务合作：[email protected]