Система для машинного обучения TensorFlow вышла из беты — Google выпустила версию 1.0

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: