闲鱼如何玩转TensorFlow

　　TensorFlow最大的意义在于降低了学习的力量，帮助人们可以用好人工智能的深度发挥自己的力量。

　　在未来的某一天，当人们回顾人工智能这项技术的发展历程时，还有可能会发现156年8月1日科学家们聚首讨论人工智能的达特茅斯、1997年5月11日《深蓝》战胜卡斯帕罗夫、2016年3月15日AlphaGo战胜李世石等万众目标的外，也一定不会忘记2015年11月9日这一天。

　　这一天，第一次对外开放了它的机器学习框架TensorFlow，虽然它在当时并没有掀起巨大的波澜，但它在发布之后的谷歌3年多的时光里，它已经逐渐发展成为完整的机器学习框架学习生态系统——下载次数超过4100万次、代码更新的提交次数5万次，而且这些数据还在高速增长。

　　它被不同体量不同领域的各种公司应用在光线的场景中，帮助人们与“AI触手可及”的状态接近。

　　3月6日 TensorFlow 2019 年开发者大会发布，发布 TensorFlow 2.0 阿尔法版

　　在众多我们手机应用背后，正是基于TensorFlow框架开发的AI功能的标志性人物。

　　TensorFlow降低了AI开发者的限制

　　“TensorFlow 最大的意义在于降低了深度学习的力量。”闲鱼技术负责人、资深技术专家酒鬼对平西品玩说。这GMV已经超过100亿的二手闲置交易社区，正在尝试利用TensorFlow来解决各种业务场景中遇到的问题。据中国互联网经济研究院去年九月的数据，有闲置物交易量已经达到5000个显示，在这样的交易量下，对技术上的需求也是复杂的。

　　“闲鱼其实是一个非常难做的业务，因为每个人都有自己的东西来这里展示的时候，他们拿的都是独一无二的东西，不是标准品。”闲鱼互动技术团队负责人上叶说。“因此，在过程中整个过程会非常复杂，技术的作用就交易。”

　　鱼的技术团队发现了很多问题，实际上最适合用闲暴力学习的方法来解决。于是，闲鱼互动技术团队使用TensorFlow框架在很多业务场景很多有用的尝试。“TensorFlow 的闲鱼、易用性等非常适合科技技术团队的需求。Google 提供了很多的 API。你想在衣服上找到方法来。这是简单的一件事。因为对于程序员来说，其实我们最怕的就是你给我的一个黑盒。”上叶说。

　　这样三个“小而美”的团队，从 2017 年底第一次接触 TensorFlow 到不到使用它开发出能够识别出视频中的小汽车的 AI 模型，只花了 3 天时间。这之后，他们开发了更多的功能，包括大量原创功能。这很好的印证了酒丐关于人工智能“降服”的言论。

　　据酒鬼，过去，一个希望利用机器学习技术完成部分开发的公司，首先需要先引入绳结学习知识的工程师。

而随着像TensorFlow这样的机器学习普及普及和流行，开发者不再需要花大量时间在研究技术上。

　　“TensorFlow 的基本的元素就已经提供了很多，很多学习等。。在这种情况下，还提供了大量好的API。对于那些刚开始的工程师们来说，你不再需要重点关注技术，只需要使用一些工作的东西就可以完成相关的工作，可以花更多时间在创新上。而当你对整个背景很了解，你又可以使用 TensorFlow 提供的这些素材来制作自定义的功能。”闲鱼工程师、UI2Code项目成员深宇对PingWest品玩介绍。

　　TensorFlow 的这种简单和容易上手的特征，是他吸引开发者的。既是一个开源框架，TensorFlow 还提供了直观直观的直观化操作或博文。增加，在效率上，支持多GPU训练，快速提升训练效率。

　　TensorBoard 页面

　　TensorFlow Lite 打通AI到端上的路径

　　同时，在TensorFlow的基础上，谷歌还推出了更适合移动端的TensorFlow Lite，实现了更轻的体验。“以前这种模型还是碰到了，现在端上会受不了。恰逢开放服务端，做一个API再进行调用。”酒贼说。“而Lite推出后就可以直接打通了到端上的原厂路。”

　　在不断的熟悉之后，闲鱼将基于 TensorFlow Lite 开发的功能推出到生产环境。“TensorFlow 的低端能和易用性以及相对可靠的优点，让我们快速在场景中实现和检测我们的一个想法，也可以完成试错。”酒贼说。

　　比如，当你打开闲鱼搜索信息时，你看到那些描述产品的文字标签，有很多就是基于TensorFlow的技术生成。“当想要出租房屋的用户上传了一张房间的照片，或者视频，我们就可以应用TensorFlow提供的基本模型来获得这个房间里面的相关信息。”上叶介绍。“我们可能房间是否有电视机、沙发、等一些相关信息，内容电器来我们商品的信息。”

　　同时，对于这些用户上传的视频，闲鱼也使用机器学习技术来对他们进行质量评价。“我们拍摄了几个维度，会通过机器学习来自动他们的那一刻度等。”酒贼说。

　　这样的应用还是TensorFlow的较常见使用案例，闲鱼团队在逐渐了解TensorFlow之后，开始不断创新，“脑洞大开”设计出许多自创的新功能。

　　在去年的谷歌开发者大会上，上叶就分享了一颗宇宙原创性的黑科技：UI2Code。这个项目可以让开发者自己从一张图片，就直接生成对应的 UI 代码。

　　闲鱼团队在谷歌开发者大会上做展示

　　“图片可以是设计师的视觉创意，也可以是手机上随便打开一个软件然后截图得到。”上叶在当时的活动上分享。他介绍，UI2Code关注的是1比1像素级别的合理还原，目的是为了节省工作开发人员重复机械的视觉还原，将没有可能的重复性工作，这样开发人员就可以关注更重要的逻辑性问题。生成的UI代码是“接近”生产的可利用的，开发人员只要做一些数据绑定或者精细的调整即可。

　　在开发 UI2Code 这个复杂的工作流程过程中，闲鱼团队很可能使用了 TensorFlow Lite 来完成其中的深度学习任务。

　　此外，闲鱼团队还使用TensorFlow设计出一个通过识别视频中的音频，来为视频进行分类模型。团队使用深度学习模型，将视频中提取出来的音频进行立体化，生成图片，之后对这些矢量进行分析比对处理，判断出音频是男声、声源其他，有助于分类完成。

　　“整个过程我们只用了3周时间。”上叶介绍说。“目前我们的识别率已经达到86%。这已经是蛮高的水平了。”

　　机器学习技术发展的关键在开源

　　据 Google 对 PingWest 品玩介绍，在中国像闲鱼这样的 TensorFlow 开发者正在越来越多，到去年 9 月，TensorFlow 在中国顶部 200 万的下载次数。

　　而像闲鱼的开发者们，也开始积极参与推进整个TensorFlow以及机器学习去开源技术的生态建设中。闲鱼介绍，他们将计划UI2代码因为开源的开发者，学习深度学习最重要的还是量的训练，开源后可以吸引更多的海浪推动技术的进步，提高它从图像不同转换成代码的合理性。

　　“机器学习每天都进入一个时期。”闲鱼AI团队的一名成员对PingWest品玩表示。“一方面是由于地面年没有新的网络出现，大家还是依靠那几种。相反，更主要的则是因为数据水平的问题。要深度学习技术的进步，就必须靠引进来吸引更多的开发者参与进来。”

　　所以，如果你也有自己的 TensorFlow 使用案例，点击阅读原文与我们分享，让世界看见你的创新。

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