машина үйрөнүү платформасынын олуттуу релиз , ар кандай терең машина үйрөнүү алгоритмдерин даяр ишке ашырууну, Pythonдо моделдерди куруу үчүн жөнөкөй программалоо интерфейсин жана C++ тили үчүн төмөнкү деңгээлдеги интерфейсти камсыз кылат, бул сизге эсептөө графиктеринин курулушун жана аткарылышын көзөмөлдөөгө мүмкүндүк берет. Системанын коду C++ жана Python жана тилдеринде жазылган Apache лицензиясы боюнча.
Платформа алгач Google Brain командасы тарабынан иштелип чыккан жана Google кызматтарында кеп таануу, сүрөттөрдөгү жүздөрдү аныктоо, сүрөттөрдүн окшоштугун аныктоо, Gmailдеги спамды чыпкалоо, Google Жаңылыктардагы жаңылыктар жана маанисин эске алуу менен которууну уюштуруу. Бир нече CPU же GPU боюнча эсептөөлөрдү жайылтуу үчүн TensorFlowдун орнотулган колдоосунун аркасында бөлүштүрүлгөн машина үйрөнүү системалары стандарттык жабдыкта түзүлүшү мүмкүн.
TensorFlow маалымат агымынын графиктери аркылуу ишке ашырылган даяр сандык эсептөө алгоритмдеринин китепканасын берет. Мындай графиктердеги түйүндөр математикалык операцияларды же киргизүү/чыгарма чекиттерин ишке ашырат, ал эми графиктин четтери түйүндөрдүн ортосунда агып өткөн көп өлчөмдүү маалымат массивдерин (тензорлорду) билдирет.
Түйүндөр эсептөө приборлоруна ыйгарылган жана асинхрондуу түрдө аткарылышы мүмкүн, алар үчүн ылайыктуу бардык тезорлорду бир эле учурда иштетет, бул мээдеги нейрондордун бир убакта активдешүүсүнө окшошуп, нейрон тармагындагы түйүндөрдүн бир убакта иштешин уюштурууга мүмкүндүк берет.
Жаңы версияны даярдоодо негизги көңүл жөнөкөйлөштүрүүгө жана колдонууга ыңгайлуу болгон. :
- Моделдерди куруу жана окутуу үчүн жаңы жогорку деңгээлдеги API сунушталды , ал моделдерди куруу үчүн бир нече интерфейс опцияларын (ырааттуу, функционалдык, субклассинг) камсыз кылат. (алдын ала компиляциясыз) жана жөнөкөй мүчүлүштүктөрдү оңдоо механизми менен;
- API кошулду уюштуруу үчүн учурдагы кодго минималдуу өзгөртүүлөр менен моделдер. Эсептөөлөрдү жайылтуу мүмкүнчүлүгүнөн тышкары , эксперименталдык колдоо окуу процессин бир нече көз карандысыз процессорго бөлүү жана булутту колдонуу мүмкүнчүлүгү бар (тензордук иштетүү бирдиги);
- tf.Session аркылуу аткарылуучу графикти куруунун декларативдик моделинин ордуна Pythonдо кадимки функцияларды жазууга болот, аларды tf.function чакырыгы аркылуу графиктерге айландырса болот, анан алыстан аткарылат, сериялаштырылат же оптималдаштырылат. жакшыртылган аткаруу үчүн;
- Котормочу кошулду , Python буйруктарынын агымын TensorFlow туюнтмаларына айлантып, Python кодун tf.function-decorated, tf.data, tf.distribute жана tf.keras функцияларында колдонууга мүмкүндүк берет;
- SavedModel моделдин алмашуу форматын бириктирет жана моделдин абалын сактоо жана калыбына келтирүү үчүн колдоону кошот. TensorFlow үчүн түзүлгөн моделдерди эми колдонсо болот (мобилдик түзмөктөрдө), (браузерде же Node.jsде), и ;
- tf.train.Optimizers жана tf.keras.Optimizers API'лери бириктирилди; compute_gradients ордуна, градиенттерди эсептөө үчүн жаңы класс сунушталды ;
- GPU колдонууда бир кыйла жогорулаган аткаруу.
NVIDIA Volta жана Turing GPUлары бар системаларда моделди окутуунун ылдамдыгы үч эсеге чейин өстү; - Негизги API тазалоо, көптөгөн чалуулардын аталышы өзгөртүлдү же алынып салынды, жардамчы ыкмаларында глобалдык өзгөрмөлөрдү колдоо токтотулду. tf.app, tf.flags, tf.logging ордуна, жаңы absl-py API сунушталат. Эски API колдонууну улантуу үчүн compat.v1 модулу даярдалды.
Source: opennet.ru