TensorFire是基于WebGL的，运行在浏览器中的神经网络框架。使用TensorFire编写的应用能够在实现前沿深度学习算法的同时，不需要任何的安装或者配置就直接运行在现代浏览器中。
与之前某些浏览器内的神经网络框架相比，TensorFire有着近百倍的速度提升，甚至于能够与那些运行在本地CPU上的代码性能相媲美。
TensorFire主要由两部分组成：底层基于GLSL的能够高效编写操作四维张量的并行WebGLS着色器的编程语言，以及上层的用于导入Keras与TensorFlow训练好的模型的接口。TensorFire能够运行在任何的，无论是否支持CUDA的GPU上；这就意味着，譬如最新的2016RetinaMacBookPro这样的使用AMD显卡的机器，也能顺畅地运行TensorFire。
TensorFire能够帮助开发者构建不需要用户本地安装的智能应用，并且不同于传统的收集用户数据以统一训练的模式，直接将模型下发到用户端能够保障用户隐私。TensorFire官方正在着手提供多个范例，譬如复杂的ResNet-152网络、著名的基于RNN的文本生产与图片着色、基于SqueeseNet的物体识别与分类等等。
开发者也可以使用TensorFire提供的底层接口来进行其他的高性能计算，譬如PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。
简介来自：前端之巅
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