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TensorFlow 1.0 正式发布

首届TensorFlow开发者峰会美国加州山景城召开,其最新版本TensorFlow1.0也于峰会上正式发布。

在过去的一年多里,TensorFlow 帮助了许许多多的研究人员、工程师、艺术家、在校学生等改善自己的工作与生活,从语言翻译、皮肤癌早期诊断、预防糖尿病眼病引发的失明等方方面面都有它的身影。点击阅读从追踪海牛到分拣黄瓜,TensorFlow 一年竟然做了这么多事!

与已有版本相比,全新的 TensorFlow 1.0 主要有以下改进:

更快:TensorFlow 1.0 超乎想象的快!TensorFlow 团队将发布几个模型的更新,来展现如何充分利用 TensorFlow 1.0。

更灵活:TensorFlow 1.0 为 TensorFlow 引进了带有更多模块的高级别应用程序界面。同时,TensorFlow 团队已宣布引进能够与 Keras(另一高级别的神经网络库)完全兼容的 tf.keras 模块。

随时就绪:TensorFlow 1.0 可确保 Python 应用程序界面的稳定性。Python 能够在不打破现有代码的情况下,更容易地获取新功能。

除此之外,TensorFlow 1.0 还有着以下亮点:

?Python 应用程序界面被调整为与 NumPy 更相近。

?Java 和 Go 的实验性 API。

?合并 skflow 和 TF Slim 后,从 tf.contrib.learn 而转入的高级别应用程序界面模块:tf.layers,tf.metrics 和 tf.losses。

?针对中央处理器发布了 XLA(TensorFlow 图表的特定领域编译器)的实验版本。 XLA 正在快速发展,因此预计在未来的发布会上会有更多的进展。

?引进了 TensorFlow 调试器,其为 TensorFlow 运行程序的命令行界面和应用程序界面。

?对象检测和定位,以及相机图像风格化的新安装系统的演示。

?安装改进:添加 Python 3 docker 镜像,并使 pip 包兼容 PyPI。现在只要简单的调用“pip 安装 tensorflow”,便可安装 TensorFlow。

通过使用动态批处理技术如 Fold、网页工具如 Embedding Projector及更新现有的工具如 TensorFlow Serving,TensorFlow 生态系统将不断发展。

TensorFlow 团队非常感激为推广深度学习技术而不懈努力的贡献者、教育工作者和研究人员团体,也期待能够在 Github issuesstackoverflow等论坛上,在 discuss@tensorflow.org中,以及在未来活动中,与更多的参与者相遇。

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