TensorFlow 1.0 已发布

  • Alex Giamas
  • 谢旭

2017 年 3 月 8 日

话题:Google语言 & 开发AITensorFlow

Google 最近发布TensorFlow 1.0。该版本具有稳定的 Python API,并添加了 Java 和 Go 的实验性 API。 新的领域专用编译器XLA,对于 Inception-v3 神经网络模型,在 8 GPU 配置下能获得 7.3 倍的性能提升,在 64 GPU 配置下能获得 58 倍的提升。一个新的上层 API 可以帮助构建卷积神经网络、计算评估相关的指标损失函数运算Keras还可以通过内置模块与 TensorFlow集成。Keras 是一个上层 Python 神经网络库,旨在抽象深度学习以便快速实验。

发布 TensorFlow 1.0 后不久,Google 还发布tf.transform,这是一个用于 TensorFlow 的数据预处理库。基于Apache Beam,tf.transform 可以帮助避免“训练服务偏差(training-serving skew)”问题,该问题是生产中的数据与用于训练底层模型的数据不同。

除了这些改进,还添加了命令行调试器、Python 3 docker 镜像以及更容易的安装方式(通过 pip 包管理工具)。这些改进产生了副作用,其中存在一些更改向后不兼容,此兼容问题可以通过迁移指南转换脚本(conversion script)解决。

用户可以在自己的基础设施上部署 TensorFlow,或者使用 Google 的 PaaS TensorFlow 产品Cloud Machine Learning。开发人员可以从介绍性内容或更高级的示例入手。

在短短一年多的时间里,已有超过 6000 个 GitHub 开源代码仓库使用 TensorFlow。更多信息可以在TensorFlow 开发者大会(TensorFlow Developer Summit)的视频中获得,该视频包含了最近的更新和一些有意思的

查看英文原文:TensorFlow 1.0 Released


感谢王纯超对本文的审校。

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