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TensorFlow 1.0 正式发布
Wednesday, February 15, 2017 23:49
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去年 11 月,Github 上最受欢迎的深度学习项目 TensorFlow 庆祝了其开源一周年。而今,首届 TensorFlow 开发者峰会在山景城(美国加州)召开,其项目经理也于峰会上正式发布了 TensorFlow 1.0。

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。

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 1.0 为未来更多的性能改进打下了基础,而 tensorflow.org 现在可提供模型优化的提示和技巧,以达到最高速度。在不久的将来,TensorFlow 团队将发布几个模型的更新实践,显示如何充分利用 TensorFlow 1.0 ——包括针对 Inception v3 而进行的 8 个图形处理器的 7.5 倍加速。

更灵活:TensorFlow 1.0 为 TensorFlow 引进了带有 tf.layers,tf.metrics 和 tf.losses 模块的高级别应用程序界面。TensorFlow 团队已宣布引进能够与 Keras(另一高级别的神经网络库)完全兼容的新 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(详情请点击此处)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的实验性应用程序界面

  • - 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影像,并使pip包与PyPI兼容。这就意味着现在只要简单的调用“pip install 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 issues、stackoverflow 等论坛上,在 discuss@tensorflow.org 组织中以及在未来活动中,与更多的参与者相遇。

 

2017-02-16 00:00:03

原始网页: http://blog.sina.com.cn/s/blog_9c079b040102y6w5.html

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