儒道至圣,业界 | TensorFlow 2.0 Alpha 版来了!吴恩达配套课程同步上线,火锅

admin 6个月前 ( 03-29 08:27 ) 0条评论
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AI 科技谈论按:3 月 7 日清晨,谷歌 TensorFlow 开发者峰会(TensorFlow Dev Summit 2019)在美国加州举办。自本年 1 月份谷歌放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版,开发者们现在总算迎来了万众等待的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的正式发布。或许是为了照应谷歌此前将 TensorFlow 2.0 称作重要的「里程碑」,TensorFlow 的 Logo 也从曩昔的三维积木状变成了扁平化风格的「T」和「F」字母拼接。

除了发布 TensorFlow 2.0 Alpha 版,谷歌在本次大会上还发布了「一箩筐」环绕 TensorFlow 的其他软件的更新和最新效果,包含:经过更新的 TensorFlow Lite 1.0、TensorFlow js 1.0 和 Swift for TensorFlow 0.2 ,端到端的机器学习渠道 TensorFlow Extended (TFX) 以及两款面向隐私问题的 TensorFlow Federated 开源结构和 TensorFlow Privacy 开源库。

别的值得一提的是,跟着 TensorFlow 2.0 Alpha 版的到来,谷歌还发布了两门深度学习课程:Udacity 的《TensorFlow 深度学习简介》和 Deeplearning.ai 的《TensorFlow:从基础常识到把握专业化》系列课程。

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TensorFlow 2.0 Alpha 版:着重简略易用性

本年 1 月份,谷歌就放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版,引起了开发者们的满腔等待。而不到两个月后随之而来的 TensorFlow 儒道至圣,业界 | TensorFlow 2.0 Alpha 版来了!吴恩达配套课程同步上线,火锅开发者峰会,其最受重视的环节莫过于 TensorFlow 2.0 Alpha 版的发布。

据悉,针对 TensorFlow 2.0,TensorFlow 团队听取了开发者关于「简化 API、削减冗余并改善文档和示例」的主张来进行规划,将 TensorFlow 2.0 Alpha樱奈儿 版的更新要点放在简略和易用性上,首要进行了以下更新:

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一起,在曩昔的几年中,谷歌连续在 TensorFlo宋奕佳w 中添加了许多组件,而 TensorFlow 2.0 Alpha 版中则将这些组件将打包成了一个综合性渠道,支撑从练习到布置的机器学习工作流,其新架构的简化概念图如下所示:

而更简略化的新结构更是带来常宗琳了愈加简练的工作流,即:先运用 tf.data 创立的输入管道读取练习数据;然情遗东门后运用 tf.keras 或 Premade Estimators 构建、练习和验证模型;接着用 eager execution 进行运转和调试;再运用 Distribution Strategy API 在不更改模型界说的情况下,根据 CPU、GPU 等不同硬件装备上散布和练习模型;最终将模型导出到 SavedModel 保存。其工作流如下图所示:

此外,TensorFlow 2.0 Alpha 版还带来了一些新的功用,答应研讨人员和高档用户运用丰厚的扩展进行试验,如 Ragged Tensors、TensorFlow Proba苏肌丸bility、Tensor2Tensor 等。

为了简化代码迁移到 TensorFlow 2.0 的进程,谷歌还供给一个转化东西和辅导文档用来更新 TensorFlow 1.x Python 代码以运用与 TensorFlow 2.0 兼容的 API,并将无法主动转化的代码符号出来。

在 API 方面的更新也是 TensorFlow 2.0 Alpha 版的一大亮点,其将 Keras API 指定为构建和练习深度学习模型的高档 API,并放弃掉其他 API。别的值得一提的是,Keras 供给了几个模型构建 API,例如可以运用 Sequential API 构建模型,然后运用「compile」和「fit」,tensorflow.org 中一切常见的」tf.keras」示例均在异乡吉他谱可在 2.0 中方便运用。

TensorFlow 2.0 Alpha 版的另一个最显着的改动就是将用于机器学习的试验和研讨渠道——Eager execution 设置为默许优先形式,这就意味着任何运算在调用后就抠脚大叔会当即运转,然后不再需求预先界说静态图儒道至圣,业界 | TensorFlow 2.0 Alpha 版来了!吴恩达配套课程同步上线,火锅,就可以经过「tf.Session.run()」履行图的各个部分,让履行进程变得愈加简闺情李端单和方便。

此外,Eager execution 还有助于原型制造、调试和监控运转中的代码,用户可运用 Python 调试程序检查变量、层及梯度等目标,并运用装修器「@tf.function」中内置的 Autograph 直接获取图表优化和功率,这整个进程不只可以保存 TensorFlow1.x 根据静态核算图履行的一切长处:功能优化、长途履行,以及序列化、导出和布置的才能,一起还增加了用简略 Python 表达程序的灵活性和易用性。

整体而言,TensorFlow 2.0 Alpha 版具有以下三大特性:

开发者峰会上,TensorFlow 工程总监 Rajat Monga 也向我们出现了 TensorFlow 这几年来的「战绩」:自 2015 年 11 月推出以来,TensorFlow 总下载量超越 4100 万次,提交了 5 万屡次代码更新,现在已有 1800 多名来自全世界的贡献者。

而随狂武霸帝着愈加依从民意、运用愈加简略的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的发布,TensorFlow 又将收成怎样的成果呢?我们可以拭目而待。

注:针对不同等级的开发者,TensorFlow 2.0 Alpha 版设置了两版教奶茶妹妹相片程:

伴跟着 TensorFlow 2.0 Alpha 版的发布,谷歌还特别应景地一起发布了配套的深度学习课程:Deeplearning.ai 的《TensorFlow:从入门到通晓》(「TensorFlow: From Basics to Mastery Specialization」)和优达学城的《TensorFlow 深度学习简介》(「Intro to TensorFlow for Deep Learning」)。

《TensorFlow:从入门到通晓》是 Deeplearning.ai 的一系列实践课程,由吴恩达教师参与开发并执教,意图在于协助我们了解:

除了吴恩儒道至圣,业界 | TensorFlow 2.0 Alpha 版来了!吴恩达配套课程同步上线,火锅达教师,该课程的另一重墨痕黄宗泽量级教师为 Laurence Moroney 博士。

该课程分四周进行,课程组织为:

课程链接地址:https://www.deeplearning.ai/tensorflow-specialization/

《TensorFlow 深度学习简介》则是优达学城的免费课程,它自 2016 年推出以来,现在已有超越 40 万名学生参与,而今日则正式成为 Deeplearning.ai TensorFlow 系列课程的一部分。该课程从实践的视点讲解了软件深度学习常识,以及在移动设备、云端和浏览器上实践运转 TensorFlow 模型,让学生我是大明星姚蓉蓉把握创立 AI 使用所需的一切技能。

该课程现在现已更新了 4 堂课,分别为:第一堂课:课程纲要介绍;第二堂课:机器学习简介;第三堂课:练习 MNIST 模型;第四堂课:CNN 简介。现在,该 4 堂课已悉数上线,而第 5 堂课则还未更新。

课程链接地址:https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187

正式发布 TensorFlow.js 1.0 、TensorFlow Lite 1.0

实践上,除了 TensorFlow 2.0 Alpha 版,本次峰会的另一亮点就是正式发布 TensorFlow.js 1.0 儒道至圣,业界 | TensorFlow 2.0 Alpha 版来了!吴恩达配套课程同步上线,火锅和 TensorFlow Lite 1.0 了。

自 2018 年发布以来,TensorFlow.js 被很多选用,现在其下载量达 30 万次,Github 星标数量超越 1 万,项目贡献者超越 100 个。本次正式发布的 TensorFlow.js 1.0 版别,在从前版别的基础上进行的更新包含:增加了一个针对 Web 开发人员的面向图画、文本、语音等常见机器学习使命的现成模型库;添加了运转 JS 的更多渠道,例如桌面 app、移动端本地的渠道等。别的,该版别儒道至圣,业界 | TensorFlow 2.0 Alpha 版来了!吴恩达配套课程同步上线,火锅在功能上有了较大的提高。

作为一个面向移动和嵌入式设备打造的轻量级、跨渠道处理方案,TensorFlow Lite 首要处理的问题是:机器学习在手机、轿车、可穿戴设备等终端设备上面对儒道至圣,业界 | TensorFlow 2.0 Alpha 版来了!吴恩达配套课程同步上线,火锅着有限的核算力、内存以及电池容量等许多约束。

自 鸿蒙天演诀2017 年 5 月的谷歌 I/O 开发者大会被初次提出以来,TensorFlow Lite 现在已布置到超 20 亿移动设备中,并已使用到谷歌查找、谷歌帮手、Pixel Visual Core 等许多原生谷歌使用和效劳、以及谷歌合作伙伴的产品中。TensorFlow Lite 关于谷歌的重要性显而易见,本次正式发布 TensorFlow Lite 1.0 可谓是人心所向。

TensorFlow.js 1.0 版别开源地址:https://github.com/tensorflow/tfjs/releases

为 TensorFlow 宗族再添两位新成员

别的,杜锋谈退赛谷歌还为 TensorFlow 宗族再添了两位新成员:TensorFlow Federated(TFF)开源结构和 Ten范冰冰的老公sorFlow Privacy 机器学习开源库。

TensorFlow Federated(TFF)是一个开源结构,适用于面向涣散式数据履行机器学习和其他核算。它选用一种联合学习(Federated Learning,FL)的机器学习方法,可在多个客户端上练习同享的大局模型,一起在本地保存练习数据。

TensorFlow Privacy 则是一个 TensorFlow 机器学习开源库,可以让开发人员更简单训练具有强壮隐私保证的 AI 模型。谷歌表明,方案将 TensorFlow Privacy 开展成为训练机器学习模型的最佳技能中心,并供给强壮的隐私保证。

对 2019 年度 TensorFlow 开发者峰会感兴趣的同学,可前往峰会官网:https://www.tens重生赵云干何太后orflow.or儒道至圣,业界 | TensorFlow 2.0 Alpha 版来了!吴恩达配套课程同步上线,火锅g/dev-summit回看视频并检查相关信息。

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