谷歌今天突然敲黑板,正式发布TensorFlow1.0,它有哪些亮点?
2月16日,谷歌突然在其上敲黑板:首届 TensorFlow 开发者峰会在美国加州山景城召开,其最新版本 TensorFlow 1.0 也于峰会上正式发布。微信公众号“谷歌黑板报”
关于TensorFlow,我们此前也曾报道过,美国当地时间2015年11月9日(北京时间11月10日),Google Research,并且是开源的。宣布推出第二代机器学习系统TensorFlow
TensorFlow是谷歌多年以来内部的机器学习系统,它的前身是2011年成立的DistBelief内部机器学习项目。
对于为什么推出TensorFlow并将之开源,谷歌当时说:“应当有一种真正的工具,能够让研究人员用来尝试他们疯狂的创意。如果那些创意产生作用的话,那么他们将能够直接转化成产品,而不需要研究人员再重新编写代码。”
TensorFlow具有灵活性佳、可移动、易于使用、完全开源等特性,任何人都可以免费使用。
针对上述特性,谷歌表示,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:
1)Python 应用程序界面被调整为与 NumPy 更相近。
2)Java 和 Go 的实验性 API。
3)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。
4)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。
5)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。
6)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。
7)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。
谷歌表示,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在去年11月10日(北京时间)迎来了自己的一周年,在如此短的时间内,它成为了 GitHub 上有最多 forked repositories 的框架。
在这一天,谷歌也进行了一个耍宝:
追踪澳洲濒危海牛。
研究员们利用 TensorFlow 的最新图像识别技术,让电脑“学会”了识别巨型航拍图中的海牛。目前的进展十分令人欣喜:机器识别的速度远远超过了人工,精度也是肉眼的 1.4 倍。
分拣储存黄瓜。
日本的一位菜农使用 TensorFlow 为他收获的大量黄瓜建立了一个自动分拣储存系统。自动拍摄图片后,被TensorFlow自动分拣成多达九个不同的品质级别。
Google 神经网络机器翻译。
TensorFlow 和 Tensor Processing Units (TPUs)为 Google 神经网络机器翻译(GNMT:Google Neural Machine Translate)模型特别打造硬件加速器,通过不再将句子中的词和短语独立翻译,而是对完整句子整体处理,将翻译误差降低了 55% ~ 85%。非常谷歌的做法。
另外,据悉现在TensorFlow还被用在了更多的领域,包括协助诊断帕金森综合症、火车定位、谱写乐曲等。
高盛在一份中,它对TensorFlow的的价值给予了很高的评价,“在促进人工智能一体化(AI integration)方面,开源应用 TensorFlow 已经为其他云平台以及研究社区利用公司资源提供了先例。同时,谷歌正通过自身优势,比如 TPU,充分利用开源世界为公司提供竞争优势,尽管其机器学习库是开源的。”长达百页的报告
就在1月31日,,可以在智能手机级别的硬件上运行机器学习应用程序。谷歌发布了TensorFlow 1.0.0-rc0
现在,它终于迎来了正式版。总之,在开源这件事情上,谷歌已经食髓知味。
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