машиналық оқыту платформасының маңызды шығарылымы , ол әртүрлі терең машиналық оқыту алгоритмдерінің дайын іске асырылуын, Python тілінде модельдерді құруға арналған қарапайым бағдарламалау интерфейсін және есептеу графиктерінің құрылысы мен орындалуын басқаруға мүмкіндік беретін C++ тілі үшін төмен деңгейлі интерфейсті ұсынады. Жүйе коды C++ және Python және тілдерінде жазылған Apache лицензиясы бойынша.
Платформаны бастапқыда Google Brain командасы әзірлеген және Google қызметтерінде сөйлеуді тану, фотосуреттердегі беттерді анықтау, кескіндердің ұқсастығын анықтау, Gmail-дегі спамды сүзу, Google News жаңалықтары және мағынасын ескере отырып аударманы ұйымдастыру. Бірнеше процессорлар немесе графикалық процессорлар бойынша есептеулерді таратуға арналған TensorFlow кірістірілген қолдауының арқасында бөлінген машиналық оқыту жүйелерін стандартты жабдықта жасауға болады.
TensorFlow деректер ағынының графиктері арқылы жүзеге асырылатын дайын сандық есептеу алгоритмдерінің кітапханасын ұсынады. Мұндай графиктердегі түйіндер математикалық операцияларды немесе енгізу/шығару нүктелерін жүзеге асырады, ал графиктің жиектері түйіндер арасында өтетін көп өлшемді деректер массивтерін (тензорларды) көрсетеді.
Түйіндерді есептеу құрылғыларына тағайындауға және асинхронды түрде орындауға болады, олар үшін қолайлы барлық тезорларды бір уақытта өңдейді, бұл нейрондық желідегі түйіндердің бір уақытта жұмысын мидағы нейрондардың бір мезгілде белсендірілуіне ұқсастықпен ұйымдастыруға мүмкіндік береді.
Жаңа нұсқаны дайындауда басты назар жеңілдету мен пайдаланудың қарапайымдылығына аударылды. :
- Модельдерді құру және оқыту үшін жаңа жоғары деңгейлі API ұсынылды , ол модельдерді құрудың бірнеше интерфейс опцияларын ұсынады (дәйектілік, функционалдық, ішкі сыныптау) мүмкіндігімен. (алдын ала құрастырусыз) және қарапайым жөндеу механизмімен;
- API қосылды ұйымдастыру үшін бар кодқа ең аз өзгерістері бар модельдер. Есептеулерді тарату мүмкіндігінен басқа , оқу процесін бірнеше тәуелсіз процессорларға бөлу және бұлтты пайдалану мүмкіндігі үшін эксперименттік қолдау қолжетімді (тензорды өңдеу блогы);
- tf.Session арқылы орындалатын графикті құрудың декларативті моделінің орнына Python тілінде қарапайым функцияларды жазуға болады, оларды tf.function шақыру арқылы графиктерге түрлендіруге, содан кейін қашықтан орындауға, сериялауға немесе оңтайландыруға болады. өнімділікті жақсарту үшін;
- Аудармашы қосылды , ол Python пәрмендерінің ағынын TensorFlow өрнектеріне түрлендіреді, бұл Python кодын tf.function-decorated, tf.data, tf.distribute және tf.keras функцияларының ішінде пайдалануға мүмкіндік береді;
- SavedModel үлгі алмасу пішімін біріктіреді және үлгі күйлерін сақтау және қалпына келтіру үшін қолдауды қосады. TensorFlow үшін құрастырылған үлгілерді енді қолдануға болады (мобильді құрылғыларда), (браузерде немесе Node.js), и ;
- tf.train.Optimizers және tf.keras.Optimizers API интерфейстері біріктірілді; compute_gradients орнына градиенттерді есептеу үшін жаңа сынып ұсынылды. ;
- GPU пайдалану кезінде өнімділікті айтарлықтай арттырды.
NVIDIA Volta және Turing графикалық процессорлары бар жүйелерде үлгілерді оқыту жылдамдығы үш есеге дейін өсті; - Негізгі API тазалау, көптеген қоңыраулардың атауы өзгертілді немесе жойылды, көмекші әдістердегі жаһандық айнымалы мәндерге қолдау тоқтатылды. tf.app, tf.flags, tf.logging орнына жаңа absl-py API ұсынылады. Ескі API пайдалануды жалғастыру үшін compat.v1 модулі дайындалды.
Ақпарат көзі: opennet.ru