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本文作者: 三川 | 2017-02-16 16:19 |
谷歌表示,僅僅在發(fā)布的第一年里,TensorFlow 就幫助研究人員、工程師、藝術(shù)家、學(xué)生以及其他行業(yè)人員取得了巨大研究進(jìn)展。這包括機(jī)器翻譯、早期皮膚癌檢測、防止糖尿病失明并發(fā)癥等諸多領(lǐng)域。如今,TensorFlow 被用于逾 6000 個(gè)開源資源庫,谷歌研究人員對此感到十分欣喜。
昨晚谷歌在山景城舉辦了第一屆 TensorFlow 開發(fā)者峰會。作為大會的一部分,TensorFlow 1.0 的正式版本被發(fā)布出來。一起來看看它都有哪些新特性:
更快
它運(yùn)算更快——TensorFlow 1.0 有十分驚人的速度。它快到什么程度呢?據(jù)谷歌表示,在使用八個(gè) GPU 的情況下,TensorFlow 1.0 在 Inception v3 的測試中有 7.3 倍的速度提升。在 64 個(gè)分布式 GPU 集群上運(yùn)行,Inception v3 的跑分增加了 58 倍。
不僅如此,XLA(Accelerated Linear Algebra,即加速線性代數(shù)) 還為未來進(jìn)一步的性能提升打下了基礎(chǔ)。TensorFlow 的官方網(wǎng)站 tensorflow.org,也上線了官方使用指南和秘訣,以幫助開發(fā)者對模型進(jìn)行調(diào)參,達(dá)到最大的訓(xùn)練速度。另外,雷鋒網(wǎng)獲知,谷歌將發(fā)布針對幾大主流模型的實(shí)踐指導(dǎo)(更新版本),為如何最大化利用 TensorFlow 1.0 提供指導(dǎo),相信不久之后就可以看到。
更靈活
它更加靈活—— TensorFlow 1.0 加入了新的高級別 API,還有 tf.layers, tf.metrics, and tf.losses 模塊。非常關(guān)鍵的是,谷歌宣布 TensorFlow 1.0 內(nèi)置了新的 tf.keras 模塊——后者使得 TensorFlow 為 Keras 提供“完全”兼容支持。這在之前就傳出過風(fēng)聲。作為一個(gè)在 ML 開發(fā)者當(dāng)中廣為流傳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫,Keras 的加入無疑讓 Tensorflow 的使用變得更加便利。
更穩(wěn)定
更適合商業(yè)化使用——TensorFlow 加強(qiáng)了 Python API 的穩(wěn)定性。這使得為它加入新特征變得更加容易,而不需要推翻已有的代碼。
TensorFlow 1.0 的其他關(guān)鍵升級:
Python API 被修改得更像 NumPy。與此同時(shí),在一定程度上犧牲了向后兼容性,以最大化 API 的穩(wěn)定性。具體有哪些改變、哪些兼容性犧牲請見谷歌指南。
針對 Java 和 Go 的試驗(yàn)性 API。TensorFlow 距離完全支持 Java 更近一步。
高級別 API 模塊: tf.layers、tf.metrics、和 tf.losses——在整合 skflow 和 TF Slim 之后,從 tf.contrib.learn 移植過來。
對 XLA 試驗(yàn)性的發(fā)布。 XLA 是一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域高度聚焦的 TensorFlow 圖編譯器,可運(yùn)行于 CPU 和 GPU。雷鋒網(wǎng)獲知,谷歌的 XLA 研究進(jìn)度極快。我們可以期待未來的 TensorFlow 版本配備更完善、更強(qiáng)大的 XLA。
加入了 TensorFlow Debuggerr (tfdbg)。這是一個(gè)命令行界面兼 API,用于修復(fù)實(shí)時(shí) TensorFlow 程序的漏洞
針對物體檢測和定位的新安卓 demo(展示),還有基于攝像頭的圖像風(fēng)格化。
安裝改進(jìn):加入了 Python 3 的 docker 圖標(biāo)。TensorFlow 的 pip 包變得兼容 PyPI。這意味著 可以用 pip 簡便地安裝 TensorFlow。
谷歌大神 Jeff Dean 在發(fā)言中表示,看到全世界 TensorFlow 社區(qū)以如此驚人得速度發(fā)展十分激動。
TensorFlow 生態(tài)在不斷增長,這伴隨著新技術(shù)的加入——比如用于動態(tài)批處理的 TensorFlow Fold,類似 Embedding Projector 的工具,以及對已有工具的更新,比如 TensorFlow Serving。
Youtube 發(fā)布會全程視頻:https://www.youtube.com/watch?v=LqLyrl-agOw
精華視頻:https://www.youtube.com/watch?v=4n1AHvDvVvw
via google 雷鋒網(wǎng)
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