前年Google宣佈將其深度學習平台TensorFlow開源,周四Google在TensorFlow開發者大會上宣佈TensorFlow 1.0。
 
Google強調TensorFlow 1.0底層採用XLA,這是專為TensorFlow圖譜而設計的專用組譯器,效能大為提升,例如在8GPU機器上執行Inception v3 模型速度提升7.3倍,在64GPU環境下跑分散式Inception v3 模型訓練速度更增加到58倍,Google也會於近日將常見模型的實作公開出來。
 
此外,TensorFlow 1.0加入TensorFlow高階API如tf.layers、tf.metrics及tf.losses模組等,並加入 tf.keras模組以便能相容於Keras高階神經網路函式庫。TensorFlow 1.0還修改Python API,使其與機器學習研發者常用的NumPy用法更相近,並強化其穩定性、增加向後相容性,讓開發人員在不影響現有程式碼情況下擴增新功能。
 
另外TensorFlow 1.0還加入Java與Go的實驗性API、TensorFlow 除錯工具(tfdbg),及提供物件偵測定位、相片影像風格化的Android範例。此外安裝也更方便;TensorFlow 1.0現已加入Python 3 docker images,且PIP套件也相容PyPI,讓TensorFlow只要呼叫pip install tensorflow就可以安裝。
 
去年以來TensorFlow還在原有機器學習模型的部署系統(serving system) TensorFlow Serving之外陸續加入多項功能,包括動態配給(dynamic batching)工具Fold、高維度資料視覺化工具Embedding Projector等。
 


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