TensorFlow，作为深度学习领域的一个重要框架，自2015年开源以来，经历了快速的发展和广泛的应用。它不仅催生了如TensorFlow.js、Swift for TensorFlow、TensorFlow Lite等衍生产品，而且在最新版本TensorFlow 2.0中，看到了更加灵活和强大的特性。
Paige的背景与大多数机器学习工程师有所不同。她毕业于莱斯大学，主修地球物理学和应用数学，研究重点包括行星科学（包括几个NASA项目）。她的第三次实习是在雪佛龙公司，这让她首次接触到了数据科学领域。从行星科学家到石油和天然气行业的数据科学家，Paige的转变令人印象深刻。后来，她有机会在微软Azure团队从事机器学习工作，最终在去年十月加入了谷歌TensorFlow团队，负责开源工具的构建，并最近转为了TensorFlow的产品经理。
作为谷歌TensorFlow团队的开发者倡导者，Paige的日常工作包括参加数据科学和开发者会议、讨论TensorFlow及其各个方面、在GitHub上保持活跃、与开发者一对一交流他们使用TensorFlow的体验（主要是非谷歌开发者），并将这些反馈带回产品团队。作为产品经理，Paige直接负责她所负责产品的成功，并且目前正在关注Swift for TensorFlow——一个具有巨大潜力和蓬勃发展的开发者社区的语言。
TensorFlow的发展是引人注目的。2015年开源时，TensorFlow的速度被广泛诟病。Keras的出现使得TensorFlow成为一个更可行的选择。将Keras作为推荐的高级API并直接集成到TensorFlow 2.0中，是向前迈出的一大步。Eager Execution和减少代码库中的重复是直接来自用户反馈的结果。现在，可以使用Keras仅用两行代码就能扩展一个完整的深度学习模型。TensorFlow 2.0是一个巨大的进步，强烈推荐大家尝试。
除了典型的TensorFlow应用案例，还有一些让TensorFlow团队都感到惊讶的案例。例如，一群开发者创建了一个名为huskarl的强化学习库，其核心就是TensorFlow！还有一个项目，可以通过列出症状来提问，模型（使用TensorFlow）会从不同的医生建议中筛选出答案。一个研究生构建了一个Keras模型来分类小行星和系外行星。自动化流行的Flappy Bird游戏。使用生成对抗网络（GANs）为游戏创造纹理体验。