{"id":38573,"date":"2019-10-31T22:24:37","date_gmt":"2019-10-31T19:24:37","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/vypusk-sistemy-mashinnogo-obucheniya-tensorflow-2-0\/"},"modified":"2019-10-31T22:24:37","modified_gmt":"2019-10-31T19:24:37","slug":"vypusk-sistemy-mashinnogo-obucheniya-tensorflow-2-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/vypusk-sistemy-mashinnogo-obucheniya-tensorflow-2-0","title":{"rendered":"Die Ver\u00f6ffentlichung des maschinellen Lernsystems TensorFlow 2.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/medium.com\/tensorflow\/tensorflow-2-0-is-now-available-57d706c2a9ab\">Vorstellung<\/a><\/noindex> bedeutende Ver\u00f6ffentlichung der Plattform f\u00fcr maschinelles Lernen <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/tensorflow.org\/\">TensorFlow 2.0<\/a><\/noindex>, die fertige Implementierungen verschiedener Algorithmen des tiefen maschinellen Lernens, eine einfache Programmierschnittstelle zum Erstellen von Modellen in Python und eine niede-rige Programmierschnittstelle f\u00fcr C++ bereitstellt, die die Verwaltung des Aufbaus und der Ausf\u00fchrung von Rechen- grafen erm\u00f6glicht.  Der Systemcode ist in C++ und Python geschrieben und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/tensorflow\/tensorflow\">wird verbreitet<\/a><\/noindex> unterliegt der Apache-Lizenz. <\/p>\n<p>Die Plattform wurde urspr\u00fcnglich von dem Google Brain-Team entwickelt und wird in Google-Diensten f\u00fcr Sprach-erkennung, Gesichtserkennung auf Fotos, Bilder \u00e4hnlichkeit, Spamfilterung in Gmail, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.blog.google\/products\/news\/new-google-news-ai-meets-human-intelligence\/\">Nachrichtenanpassung<\/a><\/noindex> in Google News und f\u00fcr die semantische \u00dcbersetzung verwendet. Verteilte Systeme f\u00fcr maschinelles Lernen k\u00f6nnen auf Standardhardware erstellt werden, dank der integrierten Unterst\u00fctzung in TensorFlow f\u00fcr die Verteilung von Berechnungen auf mehrere CPU oder GPU. <\/p>\n<p>TensorFlow bietet eine Bibliothek fertiger Algorithmen f\u00fcr numerische Berechnungen, die durch Datenflussgrafen (data flow graphs) implementiert sind. Knoten in solchen Grafen f\u00fchren mathematische Operationen oder Ein- und Ausg\u00e4nge aus, w\u00e4hrend die Kanten des Grafen mehrdimensionale Datenarrays (Tensoren) darstellen, die zwischen den Knoten flie\u00dfen.<br \/>\nKnoten k\u00f6nnen an Rechenger\u00e4te gebunden sein und asynchron ausgef\u00fchrt werden, wobei sie gleichzeitig alle passenden Tensoren verarbeiten. Dies erm\u00f6glicht eine gleichzeitige Aktivierung der Knoten in einem neuronalen Netzwerk, \u00e4hnlich der gleichzeitigen Aktivierung von Neuronen im Gehirn.<\/p>\n<p>Der Schwerpunkt bei der Vorbereitung der neuen Version lag auf Vereinfachung und Benutzerfreundlichkeit. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/tensorflow\/tensorflow\/releases\/tag\/v2.0.0\">Einige<\/a><\/noindex> <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/effective_tf2\">Neuheiten<\/a><\/noindex>:<\/p>\n<ul>\n<li class=\"l\"> Zur Erstellung und Schulung von Modellen wurde eine neue hochstufige API angeboten. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/beta\/guide\/keras\/overview\">Keras<\/a><\/noindex>, die mehrere Optionen f\u00fcr Schnittstellen zur Modellerstellung (Sequential, Functional, Subclassing) mit der M\u00f6glichkeit ihrer <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/eager\">sofortigen Ausf\u00fchrung<\/a><\/noindex> (ohne vorherige Kompilierung) und mit einem einfachen Debugging-Mechanismus;\n<li class=\"l\"> API hinzugef\u00fcgt <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/beta\/guide\/distribute_strategy\">tf.distribute.Strategy<\/a><\/noindex> zur Organisation von <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/distributed_training\">verteiltem Lernen<\/a><\/noindex> von Modellen mit minimalen \u00c4nderungen am bestehenden Code. Neben der M\u00f6glichkeit, Berechnungen auf <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/gpu\">mehrere GPUs<\/a><\/noindex>, steht experimentelle Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Verteilung des Lernprozesses auf mehrere unabh\u00e4ngige Prozessoren und die M\u00f6glichkeit zur Nutzung von Cloud- <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%A2%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%BE%D1%80_Google\">TPUs<\/a><\/noindex> (Tensor Processing Unit);\n<li class=\"l\"> Anstelle des deklarativen Modells zur Erstellung von Graphen, das \u00fcber tf.Session ausgef\u00fchrt wird, besteht die M\u00f6glichkeit, gew\u00f6hnliche Funktionen in Python zu schreiben, die mit einem Aufruf von tf.function in Graphen umgewandelt und dann remote ausgef\u00fchrt, serialisiert oder zur Leistungssteigerung optimiert werden k\u00f6nnen;\n<li class=\"l\"> Ein \u00dcbersetzer wurde hinzugef\u00fcgt <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/function\">AutoGraph<\/a><\/noindex>, der einen Fluss von Python-Befehlen in TensorFlow-Ausdr\u00fccke umwandelt, wodurch Python-Code innerhalb von mit tf.function dekorierten Funktionen, tf.data, tf.distribute und tf.keras verwendet werden kann;\n<li class=\"l\"> Im SavedModel wurde das Austauschformat f\u00fcr Modelle vereinheitlicht und die Unterst\u00fctzung f\u00fcr das Speichern und Wiederherstellen von Modellzust\u00e4nden hinzugef\u00fcgt. Modelle, die f\u00fcr TensorFlow erstellt wurden, k\u00f6nnen jetzt in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/lite\">TensorFlow Lite<\/a><\/noindex> (auf mobilen Ger\u00e4ten) verwendet werden, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/js\">TensorFlow JS<\/a><\/noindex>  (im Browser oder Node.js), <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/tensorflow\/serving\">TensorFlow Serving<\/a><\/noindex> und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/hub\">TensorFlow Hub<\/a><\/noindex>;\n<li class=\"l\"> Die APIs tf.train.Optimizers und tf.keras.Optimizers wurden vereinheitlicht, anstelle von compute_gradients zur Berechnung von Gradienten wird eine neue Klasse  <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/api_docs\/python\/tf\/GradientTape\">GradientTape<\/a><\/noindex>;\n<li class=\"l\"> Die Leistung bei der Verwendung von GPU wurde erheblich gesteigert.<br \/>\nDie Lernrate von Modellen auf Systemen mit NVIDIA Volta und Turing GPUs wurde auf das Dreifache erh\u00f6ht;<\/p>\n<li class=\"l\"> <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/effective_tf2\">Durchgef\u00fchrt wurde<\/a><\/noindex> eine umfassende Bereinigung der API, viele Aufrufe wurden umbenannt oder entfernt, die Unterst\u00fctzung f\u00fcr globale Variablen in Hilfsmethoden wurde eingestellt. Statt tf.app, tf.flags, tf.logging wurde eine neue API absl-py vorgeschlagen. Um die alte API weiterhin zu verwenden, wurde ein Modul compat.v1 vorbereitet.\n<\/ul>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"link\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Quelle: <a \ncontent=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.opennet.ru\/opennews\/art.shtml?num=51595\">opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f TensorFlow 2.0, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 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