Система для машинного обучения TensorFlow вышла из беты — Google выпустила версию 1.0
Новости Отредактировано
6К открытий6К показов
Всего лишь за год TensorFlow успела помочь исследователям, инженерам, деятелям культуры, студентам и другим людям добиться прогресса во многих областях науки, от перевода языков до распознавания рака на ранней стадии и предотвращении слепоты у диабетиков.
Вчера, 15 февраля на саммите разработчиков Tensor Flow, проходящем в Маунтин Вью и транслирующемуся по всему миру, был объявлен релиз TensorFlow 1.0.
И в чём же её преимущества?
Она быстрее
Компилятор XLA предоставляет библиотеке невероятную скорость и закладывает фундамент для дальнейшего развития. На сайте tensorflow.org теперь есть руководство по настройке вашей модели для достижения максимальной скорости.
Она более гибкая
TensorFlow 1.0 предоставляет пользователям новый высокоуровневый API с модулями tf.layers, tf.metrics и tf.losses. Также был добавлен новый модуль tf.keras, обеспечивающий полную совместимость библиотеки библиотеки с другой популярной нейронной сетью Keras.
Готова к работе как никогда
TensorFlow 1.0 обещает еще большую стабильность Python API, облегчая процесс добавления нового функционала.
Больше фунциональности
- Python API был подогнан под NumPy.
- Экспериментальные API для Java и Go.
- TensorFlow Debugger (tfdbg) — API для онлайн-отладки программ TensorFlow.
- Новые демо на Android для распознавания и локализации объектов и преобразования изображений в реальном времени.
Скорость развития TensorFlow по-настоящему удивляет. Чтобы узнать больше про последние обновления TensorFlow, вы можете ознакомиться с плейлистом ниже:
На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём!Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.
6К открытий6К показов