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谷歌發(fā)布TensorFlow 1.0,推出新的機(jī)器學(xué)習(xí)工具

騰訊科技訊 據(jù)外媒報道,在加利福尼亞州山景城舉行的首屆TensorFlow Dev峰會上,谷歌正式發(fā)布了用于深度學(xué)習(xí)的TensorFlow 1.0開源框架。谷歌表示,這個版本現(xiàn)在可以用于生產(chǎn)環(huán)境,開發(fā)人員可通過其應(yīng)用編程接口(API)使用它。

該框架包含人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以用數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,然后對新的數(shù)據(jù)做出推斷。TensorFlow的工程總監(jiān)Rajat Monga在會議上說,它增添了一些新的工具,比如更加傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具K-means和支持向量機(jī)(SVM)等。

該框架還集成了基于Python的Keras庫。這個庫的初衷是簡化Theano深度學(xué)習(xí)框架的使用。而現(xiàn)在它有了“預(yù)制的估計量”或模型,包括簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),令開發(fā)者可以迅速上手。

此外,谷歌很快將開源可以令TensorFlow速度提高58倍(特別是谷歌的Inception神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的第三版)的代碼。 TensorFlow還將支持Hexagon數(shù)字信號處理器(高通Snapdradon 820移動芯片以及它的Dragonboard 820c板上有這種信號處理器)。現(xiàn)在它有一個實驗性質(zhì)的TensorFlow編譯器(XLA)可以即時(JIT)把圖形編譯為合適的匯編語言。

它還有一個實驗性的Java API。以及一個調(diào)試器。

谷歌在2015年首次推出了TensorFlow,這個社區(qū)先后給它增加了一些功能,包括分布式訓(xùn)練,對Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)的支持,以及良好的Parsey McParseFace語言解析器等。

谷歌提供了云機(jī)器學(xué)習(xí)(Cloud Machine Learning)服務(wù),你可以在谷歌的云基礎(chǔ)設(shè)施上運行TensorFlow。

工程總監(jiān)Megan Kacholia說,到今年3月底之前,谷歌不僅會發(fā)布新的基準(zhǔn)測試,用來對TensorFlow與其他深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行比較,而且還會發(fā)布用來執(zhí)行基準(zhǔn)測試的模型。

與已有版本相比,全新的 TensorFlow 1.0 主要有以下改進(jìn):

更快:TensorFlow 1.0 超乎想象的快!TensorFlow 團(tuán)隊將發(fā)布幾個模型的更新,來展現(xiàn)如何充分利用 TensorFlow 1.0。

更靈活:TensorFlow 1.0 為 TensorFlow 引進(jìn)了帶有更多模塊的高級別應(yīng)用程序界面。同時,TensorFlow 團(tuán)隊已宣布引進(jìn)能夠與 Keras(另一高級別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫)完全兼容的 tf.keras 模塊。

隨時就緒:TensorFlow 1.0 可確保 Python 應(yīng)用程序界面的穩(wěn)定性。Python 能夠在不打破現(xiàn)有代碼的情況下,更容易地獲取新功能。

除此之外,TensorFlow 1.0 還有著以下亮點:

? Python 應(yīng)用程序界面被調(diào)整為與 NumPy 更相近。

? Java 和 Go 的實驗性 API。

? 合并 skflow 和 TF Slim 后,從 tf.contrib.learn 而轉(zhuǎn)入的高級別應(yīng)用程序界面模塊:tf.layers,tf.metrics 和 tf.losses。

? 針對中央處理器發(fā)布了 XLA(TensorFlow 圖表的特定領(lǐng)域編譯器)的實驗版本。 XLA 正在快速發(fā)展,因此預(yù)計在未來的發(fā)布會上會有更多的進(jìn)展。

? 引進(jìn)了 TensorFlow 調(diào)試器,其為 TensorFlow 運行程序的命令行界面和應(yīng)用程序界面。

? 對象檢測和定位,以及相機(jī)圖像風(fēng)格化的新安裝系統(tǒng)的演示。

? 安裝改進(jìn):添加 Python 3 docker 鏡像,并使 pip 包兼容 PyPI。現(xiàn)在只要簡單的調(diào)用“pip 安裝 tensorflow”,便可安裝 TensorFlow。

通過使用動態(tài)批處理技術(shù)如 Fold、網(wǎng)頁工具如 Embedding Projector 及更新現(xiàn)有的工具如 TensorFlow Serving,TensorFlow 生態(tài)系統(tǒng)將不斷發(fā)展。

責(zé)任編輯:唐秀敏

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