象山天气,重磅发布2.0 Alpha版,TensorFlow新定位:端到端开源机器学习渠道,筱

小编推荐 · 2019-03-29

机器之心报导

机器之心编辑部

刚刚,谷歌在 Tensorflow Developer Summit 2019 大会上发布 TensorFlow 2.0 Alpha 版。尽管在此之前关于 TensorFlow2.0 的许多更新已魔王库鲁尔经放出,但作为当时最为盛行的深度学习结构,2.0 Alpha 版的正式发布仍旧引人重视。此外,今天谷歌杨增和还开源了新的结构与库,发布了两款风趣的开发硬件。还换了 Logo~

自 2015 年开源以来,TensorFlow 得到了越来越多开发者的认可,成为了当时最受欢迎的深度学习结构之一。据现场介绍,现在为止 TensorFlow 现已被下载超越 4100 万次、提交 5 万屡次代码更新、1800 多位贡献者。

与此一同,这 3 年来深度学习结构之争越来越剧烈:Facebook 主推的 PyTorch 成为后起之秀,有力压 TensorFlow 锦州医科大学图书馆之势;2016 年国内科技巨象山气候,重磅发布2.0 Alpha版,TensorFlow新定位:端到端开源机器学习途径,筱头百度发布 PaddlePaddle,2018 年末发布的 Paddle象山气候,重磅发布2.0 Alpha版,TensorFlow新定位:端到端开源机器学习途径,筱Paddle 1.0 版别标志着该结构走向老练。

不得不说,迫于 PyTorch 的压力,TensorFlow 2.0 有了许多改动,例如 2018 年 9 月份在上海谷歌开发者大会上象山气候,重磅发布2.0 Alpha版,TensorFlow新定位:端到端开源机器学习途径,筱,机器之心了解到一个严重改动是将会把 Eager Execution 变为 TensorFlow 默许的履行形式。2019 年 1 月份,谷歌上线了 TensorFlow 2.0「开发者预览版」,让开发者们能够测验运用。

下图展现了近几年 TensorFlow 的版别更新。但今天,TensorFlow 现已老练为一个彻底端到端的生态体系,所以今天发布的 TensorFlow 2.0 标志着一个新时代的开端。

发布 TF 2.0 Alpha 版

TensorFlow 作为下载量最大的深度学习结构,曩昔收到了许多的反应。据介绍,TensorFlow 用户期望能够有更简略的 API、削减冗余、改善文档与示例。因而,TensorFlow 2.0 在规划上重视以下三点:简略、强壮、可扩展。

在简略方面,TensorFlow 2.0 供给更简化的 API、重视 Keras、结合了 Eager Execution。经过扩展到 exaflops 等级,TensorFlow2.0 变得愈加强壮,在相同的稳健性与功用下功率会更高。

TensorFlow 在曩昔的开发中现已构建机关天字一等杀手了十分多的模块或组件,而 TensorFlow 2.0 则需求对全体作业流组件做极大的优化。下图展现了 TensorFlow 的高层规划架构,这些组件和特征将被打包成一个归纳途径,然后支撑从练习到布置的整个机器学习作业流程。

下图展现了 Tensorflow2.0 的强壮 API 组件在整个作业流的适配,其间数据导入与处理可调用 tf.data、模型构建能够用快捷高效的 Keras 与 Estimators、练习又会有 Eager 形式和 Autograph 新特网游之圣匠性。最终保存的模型还能经过不同的模块布置到云、移动端和网页等等。

根据这些全体规划,TF 2.0 也在快速生长。工程总监 Rajat Monga 随后宣告,TensorFlow 2.0 Alpha 版今天发布,RC 版将于本年第二季度发布。

TensorFl究组词ow 2.0 Alpha 版新特性

TensorFlow 2.0 的特性首要体现在三方面,即易用性、简洁性与灵活性。其间易用性首要体现在运用 tf.keras 作为高档 API,且将 Eager execution 作为默许形式。如下所示在 2.0 中界说加法运算不再回来节点特点,而是直接回来运算值:

TensorFlow 一向有许多巨大而冗余的 API 函数,尤其是 contrib 模块里。但加比拉斯奥特曼全集在 TF 2.0 中,开发团队做了许多作业来移除重复的 API 函数,并重新组织它们。

此外,tf.contrib 将从中心 TensorFlow 存储库和构建进程中移除。TensorFlow 象山气候,重磅发布2.0 Alpha版,TensorFlow新定位:端到端开源机器学习途径,筱的 contrib 模块现已超出了单个存储库能够维护和支撑的规模。较大的项目最好独自维护,而较小的扩展将逐步移至中心 TensorFlow 代码。

尽管 TF 2.0 更重视运用快捷性,但这并不标明会献身灵活性。它相同供给彻底的底层 API,相同能经过 tf.raw_ops 拜访内部 OP。

此外,这些特性听起来很夸姣,但 TF 2.0 的向下兼容性相同十分重要。TF 2.0 将增加兼容性模块 tf.compat.v1,以及供给晋级 1.X 重生逐个黑道军嫂代码的脚本。在咱们运用 pip 装置 TensorFlow 2.0 时,体系会主动增加 tf_upgrade_v2 脚本,它可将现有的 TensorFlow Python 代码转换为 TensorFlow 2.0 代码。

如下所示在晋级代码时会主动将 1.X 的 API 换为新的 API,假如 TF2.0 没有对等的 API,那么还能调用 tf.compat.v1 运用 1.X米加白 的兼容 OP。由于 tensorflow.compat.v1 在 TensorFlow 2.魅笑魔主x 的时间线内将长时间得到维护,咱们用 TensorFlow 1.x 编写的代码也能坚持功用。

Eager execution

或许 TensorFlow 2.0 最显着的改动便是将 Eager execution 作为默许优先形式。这标明任何运算在调用后就会当即运转,咱们不再需求预先界说静态图,再经过「tf.Session.run()」履行图的各个部分。

a = tf.constant([ 1, 2])

b = tf.constant([ 3, 4])

print(a + b)

# returns: tf.Tensor([ 46], shape=( 2,), dtype=int32)

此外,Eager execution 还有一个很重要的新特性,即 tf.function 注释能够将 Python 程序转换成 TensorFlow 核算图,一切咱们了解的 Python 操控流和内置函数等都能够转化为 TensorFlow 核算图。

这个进程保留了 TensorFlow1.x 根据静态核算图履行的一切长处:功用优化、长途履行,以及序列化、导出和布置的才能,一同增加了用简略 Python 表达程序的灵活性和易用性。因而整体而言,Eager execution 将是 2.0 的中心功用,它会使 TensorFlow 更简略学习和运用。

TF 2.0 当然是 Dev Summit 中的重头戏,但经过一年,许多模块与功用都走向了老练,其间就包含 TensorFlow.js。

TensorFlow.js 1.0

2018 年,谷歌发布了 TensorFlow.js,一个在浏览器、节点和其他途径中运用 JS 树立、布置机器学习模型的库。自发布以来,TensorFlow.js 被许多选用,到现在该库已被下载 30 万次,Github 星标数量超越 1 万,项目贡献者超越 100 个。

今天,TensorFlow.js 1.0 版别发布,在从前版别的根底象山气候,重磅发布2.0 Alpha版,TensorFlow新定位:端到端开源机器学习途径,筱上做了许多改善,也增加了许多新特征。1.0 版别包含一个面向图画、文本、语音等常见机器学习使命的现成模型库。此外,TensorFlow.js 1.0 还增加了运转 JS 的马未都老婆贾雄伟相片更多途径,例如桌面 app、移动端本地的途径等。在功用上,该版别也有极大的改善,例如比较于上一年,在浏览器中 MobileNet 的揣度速度快了 8 倍。

TensorFlow.js 1.0 版别项目地址:https://github.com/tensorflow/tfjs/releases

从研讨到产品、从效劳器端到移动端,Tensor余杭孔祥华Flow 现已老练为了一个全面的生态体系。

在 TF 2.0agopoe 和 TF.js 之外,现场还介绍了 TensorFlow 新网站,从网页中咱们也能够看到谷歌将 TensorFlow 定位为端到端的开源机器学习途径,它增加了更多文档、示例和东西。

不过为难的是,直播进程中,小编发现 TensorFlow 新网站 404 了……

TensorFlow 宗族新成员

TensorFlow Federated:针对涣散式数据

此外,TensorFlow 还发布了开源结构 TensorFlow Federated(TFF),它适用于涣散式数据(decentralized data)上履行机器学习和其他核算。TFF 旨在促进联合学习(Federated Learning,FL)的开放性研讨和试验,联合学习是一种机器学习方法,可在多个客户端上练习同享的大局模型,一同在本地保存练习数据。例如,FL 曾被用于练习手机键盘的猜测模型,一同不将灵敏输入数据加载到效劳器上。

TensorFlow Federated 让开发者能够展现和模仿联合学习体系。如图所示,每部手机在本地练习模型 (A)。它们的更新会汇总到一同 (B),构成一个改善后的同享模型 (C)。

TFF 可使开发者在自己的模型和数据上模仿运用联邦学习算法,促进对新算法的试验。TFF 供给的构建块还可闵思航用于完成非学习核算。TFF 的接口由两个层组成:Federated Learning (FL)象山气候,重磅发布2.0 Alpha版,TensorFlow新定位:端到端开源机器学习途径,筱 API 和 Federated Core (FC) API。FC API 支撑针对涣散式数据集的各种核算的表达。

TensorFlow Privacy 开源库

TensorFlow P黑眼星系rivacy 是 TensorFlow 今天发布的另一个开源库,不只能让开发者在维护隐私的情况下练习机器学习模型,也能让研讨者在维护隐私的情况下推动机器学习的前沿研讨。

现代机器学习越来越多地被运用到新技能和用户体会中,许多运用需求根据灵敏数据(如个人相片或邮件)来练习。完美情况下,练习模型的参数应该编码一般形式,而不是特定练习样本的现实。差分隐私(differential privacy)技能可用于维护隐私数据,当模型根据用户数据练习时,差分隐私技能能够供给强数学保证,保证模型不学习或记住恣意用户的数据细节。关于深度学习来说,车上干更要增加额定的保证。

谷歌近年来展开机器学习差分隐私方面的根底研讨,以及开发有用的差分隐私机制。今天,谷歌正式发布 TensorFlow Privacy。它不要求用户具有隐私及其底层机制方面的专业知识,运用规范 TensorFlow 结构的用户在运用 TensorFlow Privacy 时也无需对模型架构、练习过程做任何更改,只需简略地修正几行代码,并调整与隐私相关的超参数。

Coral 开发板和 USB 加速器

比较风趣的是,今天谷歌还发布两个全新的硬件产品:Coral 开发板和 USB 加速器。

首要介绍下 Coral。Coral 是一个构建智能设备的途径,它供给彻底本地的 AI 东西箱,包含硬件组件、软件东西,以及协助你发明、练习、运转神经网络的模块。

Coral 的首个硬件组件便是之前谷歌发布的 ASIC——Edge TPU,它能为低功率设备供给极高的机器学习推理功用。例如,它能以高能效方法在 100+ 的 fps 下履行 MobileNet v2 这样的视觉模型。

Coral 摄像模块、开发板和 USB 加速器。

作为全新的开发产品,Coral 开发板是个彻底集成的体系,它被规划成构建在载板上的体系模块(SoM)。SoM 把强壮的 NXP iMX8M SoC 与谷歌的 Edge TPU 协处理器(包含 Wi-Fi、蓝牙、RAM 和 eMMC 存储)融合在了一同。为了让核算机视觉运用原型更简略,谷歌还供给了一个摄像头衔接开发板与 MIPI 接口。

为了把 Edge TPU 加入到已有的规划中,Coral USB 加速器答应经过 USB2.0、象山气候,重磅发布2.0 Alpha版,TensorFlow新定位:端到端开源机器学习途径,筱3.0 接口轻松接入到任何 Linux 体系中,之后谷歌还会增加 PCIe 版别。

价格刘官金方面,Coral 开发板价格为 149.99 美元,Coral USB 加速器价格为郑青文 74.99 美元。

小结

以上便是一年一度的谷歌 TensorFlow 开发者大会上的全新发布了。整体而言,咱们看到了 TensorFlow 在规划上的严重改造。尽管今天没能看到 TensorFlow 2.0 的正式发布,但这些新特征是否让你对它有所等待呢?

最终提一句,小编中意 PyTorch(差点与另一小编打起来)。

来自另一小编的对立

参阅文章:

https:大成oa//medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-privacy-learning-with-differential-privacy-for-training-data-b143c5e801b6

https://medium.com/tensorflow/test-drive-tensorflow-2-0-alpha-b6dd1e522b01

https://developers.googleblog.com/2019/03/introducing-coral-our-platform-for.html

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谷歌 开发 隐私
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