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TensorFlow 1.0 正式发布

2017-2-16 16:03| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 17787| 评论: 0|来自: AI100

摘要: 在刚刚过去的一年里,从语言翻译到对皮肤癌的早期检测和对糖尿病患者失明的防护,TensorFlow 对研究人员,工程师,艺术家,学生和其他各界人士在各领域的进步都有所帮助。我们惊喜的看到,TensorFlow 被应用在超过60 ...

Python 工具 Tensorflow 商业智能 GPU ETL

在刚刚过去的一年里,从语言翻译到对皮肤癌的早期检测和对糖尿病患者失明的防护,TensorFlow 对研究人员,工程师,艺术家,学生和其他各界人士在各领域的进步都有所帮助。我们惊喜的看到,TensorFlow 被应用在超过6000个在线开源库中。

今天,在加州湾区山景城举办了第一届 TensorFlow 开发者峰会,在这次全球直播中,TensorFlow 1.0 版本正式发布。

更快:TensorFlow 1.0 令人难以置信的快!XLA 为它未来更多的性能改进奠定了基础,在如何调整现有模型来实现较大速度的问题上,tensorflow.org 也已经包含了相关的提示与技巧。为了更好地利用 TensorFlow 1.0 ——包括基于8个 GPU 对 Inception v3 实现7.3倍的加速,以及基于64个 GPU 对分布式  Inception v3 训练实现58倍的加速,谷歌很快将会发布一些更新后的流行实例。

更灵活:TensorFlow 1.0 通过 tf.layers,tf.metrics 和 tf.losses 模块导入了更高级的 API。宣布增加新模块 tf.keras,它与另一个时兴的高级神经网络库 Keras完全兼容。

更便于开发:TensorFlow 1.0 提供了稳定的 Python API 用于简化新功能的获取,同时避免打乱现有代码。

TensorFlow 1.0的其他亮点:

Python API 变得更接近 NumPy。因此,一些向后不兼容的改变也在推动API稳定性的提高,请使用我们的迁移指南和版本描述。
针对 Java 和 Go 语言的实验性 API。
更高级的 API 模块 tf.layers,tf.metrics 和 tf.losses ——在合并 skflow 和  TF Slim 后,从 tf.contrib.learn 中获取。
面向 CPU 和 GPU,推出 XLA 的实验版:一个针对 TensorFlow 图的领域专用编译器。XLA 的快速发展预示着在即将到来的版本中可以看到更多的进展。
Tensor Debugger(tfdbg)——一个用于实时调试 TensorFlow 程序的命令行界面和 API。
用于对象检测和本地化的新 Android 演示以及基于摄像头的图像样式化。
安装改进:添加了 Python 3 docker 镜像,TensorFlow 安装包兼容了  PyPI。可以通过在命令行输入 pip install tensorflow 直接安装。

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