lage enpòtan nan platfòm aprantisaj machin , ki bay aplikasyon pare pou fè plizyè algoritm aprantisaj machin pwofon, yon senp koòdone pwogramasyon pou bati modèl nan Python, ak yon koòdone ba nivo pou lang C++ ki pèmèt ou kontwole konstriksyon ak ekzekisyon graf enfòmatik. Kòd sistèm lan ekri nan C++ ak Python ak anba lisans Apache.
Ekip Google Brain te devlope platfòm la e li itilize nan sèvis Google pou rekonesans lapawòl, idantifye figi nan foto, detèmine resanblans imaj yo, filtre spam nan Gmail, nouvèl nan Google News ak òganize tradiksyon an konsiderasyon siyifikasyon an. Sistèm aprantisaj machin distribiye ka kreye sou pyès ki nan konpitè estanda, gras a sipò entegre TensorFlow pou distribye kalkil atravè plizyè CPU oswa GPU.
TensorFlow bay yon bibliyotèk algoritm kalkil nimerik pare yo aplike atravè graf koule done yo. Nœuds nan graf sa yo aplike operasyon matematik oswa pwen antre/sòti, pandan y ap bor yo nan graf la reprezante etalaj done miltidimansyonèl (tensè) ki koule ant nœuds.
Nœuds yo ka asiyen nan aparèy enfòmatik ak egzekite asynchrone, ansanm trete tout teseur apwopriye pou yo nan yon fwa, ki fè li posib yo òganize operasyon an similtane nan nœuds nan yon rezo neral pa analoji ak aktivasyon an similtane nan newòn nan sèvo a.
Konsantre prensipal la nan prepare nouvo vèsyon an te sou senplifikasyon ak fasilite nan itilize. :
- Yo pwopoze yon nouvo API wo nivo pou modèl bilding ak fòmasyon , ki bay plizyè opsyon koòdone pou bati modèl (Sekansyal, Fonksyonèl, Subclassing) ak kapasite pou (san pre-konpilasyon) ak yon mekanis debogaj senp;
- Te ajoute API pou òganizasyon modèl ak chanjman minimòm nan kòd ki egziste deja. Anplis de posiblite pou simaye kalkil atravè , sipò eksperimantal ki disponib pou divize pwosesis aprantisaj la an plizyè processeurs endepandan ak kapasite nan sèvi ak nwaj (Inite pwosesis tansè);
- Olye de yon modèl deklaratif pou konstwi yon graf ak ekzekisyon atravè tf.Session, li posib pou ekri fonksyon òdinè nan Python, ki, lè l sèvi avèk yon apèl nan tf.function, yo ka konvèti nan graf ak Lè sa a, adistans egzekite, seri, oswa optimize. pou amelyore pèfòmans;
- Te ajoute tradiktè , ki konvèti yon kouran nan kòmandman Python nan ekspresyon TensorFlow, ki pèmèt kòd Python yo dwe itilize andedan fonksyon tf.function-decorated, tf.data, tf.distribute, ak tf.keras;
- SavedModel inifye fòma echanj modèl la epi ajoute sipò pou sove ak restore eta modèl yo. Modèl konpile pou TensorFlow kapab kounye a itilize nan (sou aparèy mobil), (nan navigatè oswa Node.js), и ;
- API tf.train.Optimizers ak tf.keras.Optimizers yo inifye; olye de compute_gradients, yo pwopoze yon nouvo klas pou kalkile gradyan. ;
- Siyifikativman ogmante pèfòmans lè w ap itilize GPU.
Vitès fòmasyon modèl sou sistèm ak GPU NVIDIA Volta ak Turing ogmante jiska twa fwa; - Gwo netwayaj API, anpil apèl chanje non oswa retire, sipò pou varyab mondyal nan metòd asistan sispann. Olye de tf.app, tf.flags, tf.logging, yo pwopoze yon nouvo API absl-py. Pou kontinye itilize ansyen API a, modil compat.v1 yo te prepare.
Sous: opennet.ru