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 tensorflowИсточник: блог Google Developers
