谷歌开发者大会:正式推出 TensorFlow 2.0 RC 版

2019-10-11 投稿人 : www.mcxj.net 围观 : 1522 次
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2019年的两天Google开发者大会今天下午将结束,今天Google开发者大会仍在进行中。今天,在Google开发者大会上,“ TensorFlow主题演讲:机器学习的现在和未来” Google正式发布了TensorFlow 2.0 RC版本。根据Google的官方介绍,随着TensorFlow成为端到端的成熟平台,它变得更加易于使用,强大和可扩展。

根据数据,TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台。 TensorFlow和其他世界上的机器学习技术正在不断发展和完善。在本主题演讲中,TensorFlow的几位产品经理将向您介绍ensorFlow的最新功能和未来发展方向。演讲将涵盖TF 2.0和TensorFlow生态系统的最新发展。

根据TF 2.0.0-rc0的发布日志,它包含的主要功能和增强功能是:

基于Keras和Eager执行的便捷模型构建

在任何平台上的产品中进行稳健模型部署

一种强大的实验研究方法

通过减少重复的API并删除过时的点来简化API

一些值得注意的功能:

TF 2.0使用Keras作为构建和训练模型的核心API。

TF 2.0可以使用tf.distribute.Strategy API以最少的代码更改实现分布式培训。

使用函数代替会话。通过编写普通的Python函数和tf.function批注,您可以构建可以远程执行,序列化和优化性能的图。

统一tf.train.Optimizers和tf.keras.Optimizers。从公共API中删除了在TF 2.0中使用tf.keras.Optimizers.compute_gradients的功能,现在使用GradientTape计算梯度。

AutoGraph将Python控制流转换为TensorFlow表达式,从而允许用户在以tf.function装饰的函数中使用纯Python语句。

统一SavedModel的交换格式。所有TensorFlow生态系统项目(TensorFlow Lite,TensorFlow JS,TensorFlow Serving,TensorFlow Hub)均与SavedModels兼容。

API更改:重命名或删除了许多API,或者修改了参数名称。许多更改的动机是要考虑一致性和清晰度。 TF 1.x API在compat.v1模块中仍然可用。

由于喜欢absl-py,因此对API进行了清理,包括tf.app,tf.flags和tf.logging。

没有全局变量和相应的辅助函数,例如tf.global_variables_initializer和tf.get_global_step。

(编辑器:DF506)