TensorFlow生態系統，跟相關連結給大家先瞧瞧，後續再整理這次研討會的發現。
TensorFlow Core：TF核心程式碼
TensorFlow JS：可應用JS
TensorFlow Lite：可應用手機、邊緣計算
TensorFlow Lite Micro：可應用單晶片或更小的處理器
TensorFlow Board：視覺化工具
TensorFlow Hub 可重複利用的模型平台
TensorFlow Extended 管理資料流程
tf.keras、tf.data、TF Runtime 能夠幫助我們快速分析的TF套件
Colab ：這個超級夯的線上的Google版 Ipython Notebook
TensorFlow Research Cloud 專門給研究用免費使用TPU的計畫
MLIR：高效能的機器學習編譯器
TensorFlow Lattice：可以用來解釋模型的工具
TensorFlow Optimization Toolkit ：應用在邊緣計算設備的模型的效能優化工具
TensorFlow Graphics：可以被用來各種不同的神經網路的處理函式，像是convolutions
TensorFlow Probability (TFP) ：可以直接將機率模型與深度學習整合到TPU、GPU
Tensor2Tensor：應用於Google Brain團隊加速ML研究的套件
TensorFlow Agents ：應用於強化學習的套件
Dopamine：新的學習框架應用於強化學習
TRFL： 可以在GPU上運作的強化學習套件
Mesh-TensorFlow：平行處理能力的套件
Ragged tensors：能夠處理不同資料的張量
TensorFlow (Learning-to-Rank)：專門用做模型排序
Magenta：專門用於音樂相關的機器學習套件
Nucleus：專門用於DNA分析的套件
TensorFlow Federated：用於聯合學習(Federated Learning)的套件
TensorFlow Privacy：針對Privacy機器學習相關的套件
TensorFlow fairness：針對機器學習公平性指標的分析套件
Sonnet ：用於建構複雜神經網路的套件
Neural Structured Learning (NSL) ：一種神經結構化學習方法的套件
JAX：專門用於GPU、TPU高效能運算的套件
TensorFlow Quantum：用於量子模型的機器學習框架
Hass.io Add-on：用於圖像處理的套件
筆者： JerryWu - Google Developers Experts (Machine Learning) 、APMIC OpenTalk創辦人兼執行長
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