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谷歌深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow2

來源:時(shí)間:2020-10-18 05:26:54 閱讀:-

問耕 只想說 凹非寺

量子位 榮譽(yù)出品 | 微信公眾號 QbitAI


宣布公布!Google深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)TensorFlow 2.0來啦

TensorFlow 2.0總算來啦!

今日零晨,這一全世界客戶數(shù)最多的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),宣布釋放了2.0版本號。

Google深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物學(xué)家、Keras創(chuàng)作者Fran?ois Chollet激情的表明:“TensorFlow 2.0是一個來自未來的設(shè)備在線學(xué)習(xí)平臺,它更改了一切”。

許多 網(wǎng)民表明,TensorFlow 2.0比PyTorch更強(qiáng)用,早已提前準(zhǔn)備全方位轉(zhuǎn)為這一新升級的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)了。

更實(shí)用的TF2.0

雖然是排名第一的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),但TensorFlow的缺陷也一直比較突出。官方網(wǎng)對于此事也心照不宣,因而在今早公布的blog中寫到:

”TensorFlow 2.0由客戶小區(qū)促進(jìn),告知大家她們要想一個便于應(yīng)用、靈便又強(qiáng)勁的服務(wù)平臺,而且適用布署到任何地方?!?/p>

那麼TF2.0有哪些改善?

一、Keras與TensorFlow密不可分集成化,默認(rèn)設(shè)置eager execution,實(shí)行Pythonic涵數(shù)。官方網(wǎng)表明,對開發(fā)人員而言,TensorFlow 2.0用起來跟Python類似;針對學(xué)者而言,新架構(gòu)也在低等API層面開展了關(guān)鍵資金投入。

二、為了更好地在各種各樣服務(wù)平臺上運(yùn)作,SavedModel格式文件開展了規(guī)范化。

三、對于性能卓越訓(xùn)煉情景,能夠應(yīng)用Distribution Strategy API開展遍布訓(xùn)煉,且只需開展小量編碼改動就能得到優(yōu)異的特性。適用Keras Model.fit、自定訓(xùn)煉循環(huán)系統(tǒng)、多GPU這些。

四、TensorFlow 2.0提升了在GPU上的特性主要表現(xiàn)。以ResNet-50和BERT為例子,只必須兩行編碼,混和精密度應(yīng)用Volta和Turing GPU,訓(xùn)煉主要表現(xiàn)最大能夠提高3倍。

五、增加TensorFlow Datasets,為包括很多基本數(shù)據(jù)類型的大中型數(shù)據(jù)出示了通信接口。

六、盡管保存了傳統(tǒng)式的根據(jù)Session的程序編寫實(shí)體模型,但官方網(wǎng)如今提議應(yīng)用eager execution開展基本的Python開發(fā)設(shè)計(jì)。tf.function裝飾器能夠把代碼轉(zhuǎn)換成能夠遠(yuǎn)程控制實(shí)行、實(shí)例化、性能優(yōu)化的圖。在Autograph的協(xié)助下,可以把基本的Python控制流立即轉(zhuǎn)成TensorFlow控制流。

七、官方網(wǎng)出示了TensorFlow 1.x升級2.0的轉(zhuǎn)移手冊,TF2.0還有一個全自動變換的腳本制作。

八、TensorFlow 2.0出示了實(shí)用的API,可以靈便迅速的完成新念頭。實(shí)體模型的訓(xùn)煉和serving也早已無縫拼接集成化在系統(tǒng)架構(gòu)中。

大量有關(guān)TensorFlow 2.0的信息內(nèi)容,能夠>

瀏覽官方網(wǎng)站:

https://www.tensorflow.org/

GitHub:

https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0

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“更改一切,完爆PyTorch”

TensorFlow 2.0公布以后,引起了普遍的探討和關(guān)心。

Google深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物學(xué)家、Keras創(chuàng)作者Fran?ois Chollet激情的表明,TensorFlow 2.0是一個來自未來的設(shè)備在線學(xué)習(xí)平臺,它更改了一切。

宣布公布!Google深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)TensorFlow 2.0來啦

如今GitHub上排名第一的NLP設(shè)備課程學(xué)習(xí)practicalAI的創(chuàng)作者、美國蘋果公司AI研究者Goku Mohandas在twiter上說,她們已經(jīng)從PyTorch轉(zhuǎn)為TensorFlow 2.0。

客戶Francois Piednoel留言板留言表明,他早已感受了TF2.0一整周,他得出一樣的結(jié)果:TF2.0如今早已完爆PyTorch一手了。

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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)科學(xué)研究和教育工作者、fast.ai創(chuàng)辦人Jeremy Howard也夸贊TF2.0的公布是”令人激動的一步,與TensorFlow一代對比是一個極大的飛越“。

自然,對于具體如何,還得大伙兒親身感受了。

為了更好地迎來新版本的公布,TensorFlow精英團(tuán)隊(duì)的Josh Gordon,還梳理了一份教學(xué)資源。

1、Deep Learning with Python

TF2.0根據(jù)Keras。假如你是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初學(xué)者,最好是從這本書下手。自然這本書里的編碼必須改一下,但比較簡單:

import keras -> from tensorflow import keras

這本書詳細(xì)地址在這里:

https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

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2、Hands-on ML第二版

這本書非常棒,能夠陪你更深層次TF2.0,還記得需看第二版。

這本書詳細(xì)地址在這里:

https://github.com/ageron/handson-ml2

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3、AppliedML

假如你喜愛播放視頻,這有一個深層次scikit-learn和深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容,完全免費(fèi)。這套課程內(nèi)容全名是AppliedML,YouTube上的詳細(xì)地址在這里:

https://www.youtube.com/channel/UCMEXgDffQy6nS2a74Gby8ZA/videos

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4、官方網(wǎng)實(shí)例教程

最終,推薦最新的TF2.0基礎(chǔ)教程。詳細(xì)地址:

tensorflow.org/tutorials/

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安裝TF2.0

TensorFlow 2.0適用以下的64位電腦操作系統(tǒng):

  • Ubuntu 16.04 or later
  • macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support)
  • Windows 7 or later
  • Raspbian 9.0 or later

下載安裝包:應(yīng)用Python的pip安裝,版本號必須19.0以后。

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自然……不安裝也可以用,由于還有一個武器:

Google Colab。

好啦,最終祝大家節(jié)日愉快!

— 完 —

真摯招騁

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