release signifikan tina platform learning mesin , nu nyadiakeun palaksanaan siap-dijieun tina rupa-rupa algoritma learning mesin jero, panganteur programming basajan pikeun ngawangun model di Python, sarta panganteur-tingkat low pikeun basa C ++ nu ngidinan Anjeun pikeun ngadalikeun konstruksi jeung palaksanaan grafik komputasi. Kode sistem ditulis dina C ++ sarta Python jeung handapeun lisénsi Apache.
Platform ieu mimitina dikembangkeun ku tim Google Brain sareng dianggo dina jasa Google pikeun pangakuan ucapan, ngaidentipikasi rupa dina poto, nangtukeun kasaruaan gambar, nyaring spam dina Gmail, warta dina Google News jeung ngatur tarjamahan nyokot kana akun hartina. Sistem pembelajaran mesin anu disebarkeun tiasa diciptakeun dina hardware standar, hatur nuhun kana dukungan TensorFlow pikeun ngadistribusikaeun itungan dina sababaraha CPU atanapi GPU.
TensorFlow nyadiakeun perpustakaan algoritma itungan numerik siap-dijieun dilaksanakeun ngaliwatan grafik aliran data. Titik dina grafik sapertos ngalaksanakeun operasi matematik atanapi titik input/output, sedengkeun ujung-ujung grafik ngagambarkeun susunan data multidimensional (tensors) anu ngalir di antara titik.
Node tiasa ditugaskeun ka alat komputasi sareng dieksekusi sacara asynchronously, sakaligus ngolah sadaya thesors anu cocog pikeun aranjeunna sakaligus, anu ngamungkinkeun pikeun ngatur operasi sakaligus tina titik dina jaringan saraf ku analogi sareng aktivasina sakaligus tina neuron dina uteuk.
Fokus utama dina nyiapkeun vérsi énggal nyaéta pikeun nyederhanakeun sareng betah dianggo. :
- API tingkat luhur anyar geus diusulkeun pikeun wangunan jeung model latihan , nu nyadiakeun sababaraha pilihan panganteur pikeun model wangunan (Sequential, Functional, Subclassing) kalawan kamampuhan pikeun (tanpa pre-kompilasi) sareng mékanisme debugging basajan;
- Ditambahkeun API pikeun organisasi model jeung parobahan minimal kana kode nu aya. Salian kamungkinan nyebarkeun itungan sakuliah , rojongan ékspérimén sadia pikeun ngabagi prosés diajar kana sababaraha prosesor mandiri jeung kamampuh ngagunakeun awan (Unit processing tensor);
- Gantina model déklaratif ngawangun grafik kalawan palaksanaan ngaliwatan tf.Session, kasebut nyaéta dimungkinkeun pikeun nulis fungsi biasa di Python, nu, ngagunakeun panggero tf.function, bisa dirobah jadi grafik lajeng jarak jauh dieksekusi, serialized, atawa dioptimalkeun. pikeun ningkat prestasi;
- Ditambahkeun penerjemah , nu ngarobah aliran paréntah Python kana ekspresi TensorFlow, sahingga kode Python bisa dipaké di jero tf.function-dihiasi, tf.data, tf.distribute, sarta tf.keras fungsi;
- SavedModel ngahijikeun format bursa modél sareng nambihan dukungan pikeun nyimpen sareng malikkeun kaayaan modél. Model anu disusun pikeun TensorFlow ayeuna tiasa dianggo dina (dina alat sélulér), (dina browser atanapi Node.js), и ;
- API tf.train.Optimizers jeung tf.keras.Optimizers geus dihijikeun; tinimbang compute_gradients, kelas anyar geus diajukeun pikeun ngitung gradién. ;
- Ngaronjatkeun kinerja sacara signifikan nalika nganggo GPU.
Laju latihan modél dina sistem sareng NVIDIA Volta sareng Turing GPU parantos ningkat dugi ka tilu kali; - cleanup API utama, loba nelepon diganti atawa dihapus, rojongan pikeun variabel global dina métode helper dieureunkeun. Gantina tf.app, tf.flags, tf.logging, a API absl-py anyar diajukeun. Pikeun neruskeun migunakeun API heubeul, modul compat.v1 geus disiapkeun.
sumber: opennet.ru