Релиз TensorFlow 1.5

26 января Google анонсировала выход очередной версии Python-библиотеки для машинного обучения TensorFlow под номером 1.5. Она включает в себя несколько нововведений, сокращающих код и упрощающих запуск готовых моделей.

Новые возможности

• Превью Eager Execution — интерфейса исполнения операций сразу же после их вызова из Python. Они предназначены для сокращения кода и упрощения работы с библиотекой:

			# Пример матричного умножения в TensorFlow
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, 1])
m = tf.matmul(x, x)

with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(m, feed_dict={x: [[2.]]}))

# Матричное умножение с Eager Execution
x = [[2.]]
m = tf.matmul(x, x)

print(m)
		

• Поддержка архитектуры CUDA 9 и усовершенствованной библиотеки cuDNN 7 для повышения вычислительной производительности с помощью графического процессора на Windows и Linux;
• Обновленная документация с примером нейронной сети для классификации цветов ирисов;
• Улучшения в ускоренной линейной алгебре (XLA).

Полный перечень обновлений доступен в примечаниях к выпуску. Установить TensorFlow 1.5 можно в одну команду:

			$  pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow