veruleg útgáfa af vélanámsvettvangi , sem veitir tilbúnar útfærslur á ýmsum djúpum vélanámsreikniritum, einfalt forritunarviðmót til að byggja líkön í Python og lágstigsviðmót fyrir C++ tungumálið sem gerir þér kleift að stjórna smíði og framkvæmd reiknirita. Kerfiskóði er skrifaður í C++ og Python og undir Apache leyfinu.
Vettvangurinn var upphaflega þróaður af Google Brain teyminu og er notaður í þjónustu Google til að bera kennsl á tal, bera kennsl á andlit á ljósmyndum, ákvarða líkindi mynda, sía út ruslpóst í Gmail, fréttir í Google News og skipuleggja þýðingar með hliðsjón af merkingunni. Hægt er að búa til dreifð vélanámskerfi á stöðluðum vélbúnaði, þökk sé innbyggðum stuðningi TensorFlow til að dreifa útreikningum yfir marga örgjörva eða GPU.
TensorFlow býður upp á bókasafn með tilbúnum tölulegum reikniritum útfærð með gagnaflæðisgröf. Hnútar í slíkum línuritum útfæra stærðfræðilegar aðgerðir eða inntaks/úttakspunkta, en brúnir grafsins tákna fjölvíddar gagnafylki (tensor) sem flæða á milli hnúta.
Hægt er að úthluta hnútum á tölvutæki og framkvæma ósamstillt, samtímis vinna úr öllum fræðigreinum sem henta þeim í einu, sem gerir það mögulegt að skipuleggja samtímis starfsemi hnúta í tauganeti á hliðstæðan hátt við samtímis virkjun taugafrumna í heilanum.
Megináherslan við undirbúning nýju útgáfunnar var á einföldun og auðvelda notkun. :
- Nýtt API á háu stigi hefur verið lagt til fyrir byggingu og þjálfun módel , sem býður upp á nokkra viðmótsvalkosti til að smíða líkön (röð, virkni, undirflokkun) með getu til að (án forsamsetningar) og með einföldum kembiforrit;
- API bætt við fyrir skipulagningu módel með lágmarksbreytingum á núverandi kóða. Auk möguleika á að dreifa útreikningum yfir , tilraunastuðningur er fáanlegur til að skipta námsferlinu í nokkra sjálfstæða örgjörva og getu til að nota ský (Tensor vinnslueining);
- Í stað skýrslulíkans um að smíða línurit með útfærslu í gegnum tf.Session er hægt að skrifa venjuleg föll í Python, sem með því að nota kall til tf.function er hægt að breyta í línurit og síðan fjarkeyra, raðgreina eða fínstilla fyrir bætta frammistöðu;
- Bætti við þýðanda , sem breytir straumi af Python skipunum í TensorFlow tjáning, sem gerir kleift að nota Python kóða í aðgerðum tf.function-decorated, tf.data, tf.distribute og tf.keras;
- SavedModel sameinar líkanaskiptasniðið og bætir við stuðningi við að vista og endurheimta líkanastöður. Líkön sem tekin eru saman fyrir TensorFlow er nú hægt að nota í (í farsímum), (í vafra eða Node.js), и ;
- Forritaskilin tf.train.Optimizers og tf.keras.Optimizers hafa verið sameinuð; í stað compute_gradients hefur verið lagt til nýjan flokk til að reikna út halla ;
- Verulega aukin árangur þegar GPU er notað.
Hraði líkanaþjálfunar á kerfum með NVIDIA Volta og Turing GPU hefur aukist allt að þrisvar sinnum; - Stór API hreinsun, mörg símtöl endurnefnd eða fjarlægð, stuðningur við alþjóðlegar breytur í hjálparaðferðum hætti. Í stað tf.app, tf.flags, tf.logging er lagt til nýtt absl-py API. Til að halda áfram að nota gamla API hefur compat.v1 einingin verið útbúin.
Heimild: opennet.ru