TensorFlow Geliştirici Konferansı Zirvesi: Swift'i Destekleyin, JavaScript'i Daha İyi Destekleyin
Xia Yi, Bilgisayar Tarihi Müzesi'ndenmiş gibi davranıyor
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Bu sabah erken saatlerde, 2018 TensorFlow Geliştirici Zirvesi (Geliştirici Zirvesi) ABD'nin Kaliforniya eyaletinde düzenlendi.
Bu konferansta çok fazla sürpriz açıklama yapılmadı.
Elbette kayda değer bazı değişiklikler var.
Bunların arasında en çok tartışılan konu, TensorFlow platformunun daha fazla programlama dilini desteklemesidir. Esas olarak JavaScript ve Swift.
Bir, TensorFlow.js serbest bırakmak.
Bu, JavaScript geliştiricileri için bir makine öğrenimi çerçevesidir. Model, tamamen tarayıcıda tanımlanabilir ve eğitilebilir ve ayrıca tahmin için çevrimdışı eğitimli TensorFlow ve Keras modellerini içe aktarabilir. Ayrıca WebGL'yi sorunsuz bir şekilde destekler.
Tarayıcıda TensorFlow.js kullanımı, etkileşimli makine öğreniminin dağıtımı ve tüm verilerin istemcide depolandığı durum dahil olmak üzere daha fazla uygulama senaryosunu genişletebilir.
Aslında, bu yeni yayınlanan TensorFlow.js, önceki deeplearn.js'yi temel alıyor, ancak TensorFlow'a entegre edildi.
Google ayrıca birkaç TensorFlow.js uygulama vakası da verdi:
Oyun: Emoji Treasure Hunt
Adres: https://emojiscavengerhunt.withgoogle.com/
Daha fazlası şu adresi ziyaret edebilir: https://js.tensorflow.org/.
İkinci, Swift için TensorFlow Nisan ayında açık kaynaklı olacak.
Bu proje henüz emekleme aşamasında olmasına rağmen, birçok insan onu dört gözle bekliyor. Örneğin fast.ai'nin kurucusu ve Kaggle'ın eski başkanı Jeremy Howard, bunu zirvenin en önemli içeriği olarak sıraladı ve ayrıca şunları söyledi: Python'u nihayet bırakabilir miyiz?
Swift için TensorFlow hakkında çok az bilgi var. İlgilenenler şu adresi ziyaret edebilir: https://www.tensorflow.org/community/swift
Ek olarak, TensorFlow bazı yeni özelliklere sahiptir.
Dahil etmek TensorFlow Hub . "Modelin yeniden kullanılabilir kısmının serbest bırakılmasını, keşfedilmesini ve kullanılmasını teşvik etmeyi hedefleyin ... Bunlar, büyük bir veri kümesinde önceden eğitilmiş değişkenler içerir ve genellemeyi geliştirmek için daha küçük bir veri kümesiyle yeniden eğitilebilir Yetenek veya hızlandırılmış eğitim. "
Açıklamanın bu kısmı, Google'ın resmi WeChat genel hesabı TensorFlow'dan alıntılanmıştır.
Cloud TPU ayrıca daha hızlı ve daha güçlü olacak.
Bu zirvenin daha fazla içeriğiyle ilgileniyorsanız, yeni yayınlanan TensorFlow blogunu doğrudan şu adresten ziyaret etmeniz önerilir: blog.tensorflow.org (medium.com'a atlayın)
TensorFlow 1.7.0 erken yayınlandı
Geçen yıl 16 Şubat'ta, 2017 TensorFlow Geliştirici Konferansı da Mountain View'da düzenlendi. O sıradaki konferansta Google, TensorFlow 1.0 sürümünü başlattı.
Ancak, bu geliştirici konferansı 2.0 sürümünü kesinlikle yayınlamayacaktır.
Çünkü bu geliştirici konferansından hemen önce Google, TensorFlow 1.7.0 sürümünü yayınladı. Ana iyileştirmeler, Eager modunun katkılardan kaldırılmasını içerir.
Ve en göze çarpan şey, bu sürümden TensorFlow'un Nvidia'dan TensorRT'yi tamamen entegre etmesidir.
Bir kitaplık olarak TensorRT, TensorFlow'un FP16 kayan noktasını ve INT8 tamsayı hesaplamalarını optimize edebilir ve ayrıca verimi en üst düzeye çıkarabilir, GPU çıkarım gecikmesini azaltabilir vb.
Google tarafından verilen veriler, TensorRT ile entegre olan TensorFlow'un ResNet-50'yi çalıştırdığında, entegrasyonsuz sürümden 8 kat daha hızlı olduğunu gösteriyor.
TensorFlow 1.7.0 hakkında daha fazla bilgi için GitHub'ı ziyaret edebilirsiniz. Adres: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
Bu ayın ortasında, Stack Overflow 100.000 programcıdan oluşan bir anket yayınladı. Bu anket raporu, TensorFlow'un programcıların favori çerçevesi olduğunu gösteriyor.
Rapora göre: Makine öğrenimi çerçevesi, geliştiricilerin zihninde iyi bir imaja sahip. TensorFlow, programcıların favori listesinin başında yer aldı. Bunu kullanan programcıların% 73,5'i onu hala kullanmak istediklerini söyledi. Torch / PyTorch üçüncü sırada, 68 % Kullanıcı onu kullanmaya devam etmek istiyor.
Programcıların en çok öğrenmek istediği çerçevede, TensorFlow 3. sırada ve Torch / PyTorch 10. sırada yer alıyor. Öğrenmek için TensorFlow planını kullanmayan programcıların% 15,5'i ve Torch / PyTorch'u kullanmayanların% 4,5'i bunu benimsemeyi planlıyor.
Aynı zamanda, birçok kişi bu iki makine öğrenimi çerçevesinden memnun değil ve TensorFlow kullanıcılarının% 26,5'i onlardan ayrılmak istiyor.
Öne Çıkanlar
Dün Google, bu etkinliğin B istasyonunda canlı yayınlanacağını duyurdu.
Sonuç olarak, plan bilinmeyen nedenlerle başarısız oldu. B istasyonu canlı yayınlanmadı. Şikayet etmenin yanı sıra, izlemek için bekleyen birçok netizen tekrar YouTube'a gitmek zorunda kaldı.
Yine de etkileşim için YouTube'da yorum yapın ...
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesiyle yanıt verin.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
