谷歌很快就会开放源代码，这可以加快tensorflow的运行速度，尤其是谷歌神经网络模型inception v3的速度提升了58倍。tensorflow也获得了hexagon dsp的支持，后者搭载了高通snapdragon 810芯片和骁龙820c微型电脑的处理器。现在还有试验版tensorflow xla和jit编译器，通过图表来配合框架结构基础计算的汇编语言。
同时根据tensorflow 1.0版本，还发布了试验版java api和调试器。
谷歌在2015年首次发布tensorflow，它的系统已经逐步完善，包括分布式训练、对分布式文件系统hdfs的支持，以及parsey mcparseface语言工具。
谷歌发布的cloud machine learning开放式机器学习平台，令tensorflow得以在云基础设施上运行。
谷歌于今天在加利福尼亚州山景城举行了首届tensorflow dev峰会，发布了开源机器深度学习系统tensorflow 1.0版本，利用了时下流行的人工智能技术。谷歌表示，新发布的产品已经通过应用程序接口（api）生产完毕。
仍然有一些新配置需要完善，包括人工神经网络等，它可以接受数据分析训练，并对新数据作出推论。tensorflow的工程负责人rajat monga在会议上表示，现在有更多传统的机器学习工具，包括k-means算法和支持向量机（svm）等。
还有一种机器学习系统，它与使用python语言编写的keras深度学习框架进行了整合，其初衷是为了帮助人们更轻松地使用theano深度学习框架。monga还表示，现在有一些已存数据或模型，包括简单的神经网络等，可以迅速上手使用。
