TensorFlow是程序員們公認的AI最酷的開發框架!

DIY MAKER 於 30/09/2018 發表 收藏文章
通過新的Google投資,TensorFlow現在是AI的領先開發框架

深度學習,機器學習和其他人工智能的開發人員越來越多地采用TensorFlow框架。

盡管TensorFlow不是官方的Apache項目,但幾年前它的開發商Google LLC仍在開源,該公司繼續對該框架進行深入投資。在加利福尼亞州山景城舉行的TensorFlow開發者峰會上,谷歌發布了多項聲明,表明其對TensorFlow發展的承諾依然強勁。


TensorFlow成熟為真正的企業級AI開發工具現在正在進行中。由于超過500名現場與會者和更多人通過直播,Google宣布它已經在TensorFlow周圍的工具,支持平臺和開發者生態系統方面進行了以下新的投資:

端到端的TensorFlow開發管道平臺:谷歌宣布了未來端到端AI管道平臺的路線圖,稱為TensorFlow Extended或TFX。該平臺將包括目前已發布的組件,包括TensorFlow模型分析,TensorFlow轉換,Estimators和TensorFlow服務,以及未來的集成組件,以幫助開發人員準備數據,培訓,驗證和部署生產中的TensorFlow模型。

TensorFlow客戶端支持:Google宣布推出TensorFlow.js,這是一個面向Java開發人員的基于瀏覽器的新ML框架。

TensorFlow.js是一個交互式框架,用于開發客戶端ML應用程序,其中數據完全保留在瀏覽器中。它完全在瀏覽器中支持ML模型構建和培訓。它還支持導入離線訓練的TensorFlow和Keras模型,以便使用WebGL加速支持基于瀏覽器的推理。谷歌宣布對TensorFlow Lite進行更新,包括更輕,更快的核心解釋器,用于在移動和其他邊緣設備上部署經過培訓的ML模型,包括在Raspberry Pi上運行的設備。它宣布開放TensorFlow for Swift,支持在iOS上運行的移動應用程序的ML / DL開發。

TensorFlow開發人員體驗:Google為TensorFlow開發人員推出了直觀的編程模型。 這個名為eager execution的新模型提供了一個命令式的Python編程環境,可以在TensorFlow中立即評估計算圖操作,而無需額外的圖形構建步驟。 熱切的執行可以對小型模型和小型數據進行快速迭代。 它可以幫助AI開發人員快速入門并以交互方式調試TensorFlow模型,而不是總是需要合理計算圖形以便以后執行。

TensorFlow模型共享和重用:Google推出了一個新的TensorFlow Hub庫,旨在幫助開發人員共享和重用DL模型。 TensorFlow Hub鼓勵發布和發現TensorFlow圖形的獨立模塊化部件,以便在類似任務中重復使用。 這些模塊已在大型數據集上預先訓練,可以重新訓練并用于新的應用程序。

TensorFlow模型評估和調試:Google宣布了TensorFlow模型分析,這是一個結合了TensorFlow和Apache Beam的開源庫,用于計算和可視化模型評估指標。 它還啟動了調試器儀表板,它是TensorBoard可視化工具的交互式圖形調試器插件,可幫助開發人員實時檢查和逐步檢查TensorFlow計算圖的內部節點。


TensorFlow硬件支持:Google推出了一種在單臺機器上運行多個圖形處理單元上的TensorFlow Estimator模型的新方法,從而使開發人員能夠以最少的代碼更改快速擴展其模型。 它宣布TensorFlow與NVIDIA的TensorRT庫集成,該庫優化了用于GPU上的推理的DL模型,并創建了在生產環境中的GPU上部署的運行時。 谷歌還宣布它和英特爾已經提供了更快,更高效的英特爾MKL-DNN開源DL庫的集成。此外,它表示TensorFlow現在運行在谷歌的云TPU上,該TPU在2月份發布測試版,將供TensorFlow用戶使用 即將發布的TensorFlow 1.8版本。

TensorFlow統計算法支持:Google宣布TensorFlow現在通過TensorFlow概率API和庫支持貝葉斯分析,該API包含概率分布,抽樣方法和新指標和損失等構建模塊。 它還宣布了新的預制高級課程,用于培訓和部署提升的決策樹。
TensorFlow應用領域:Google為TensorFlow發布了Nucleus基因組學庫,該庫支持讀取,編寫和過濾常見的基因組學文件格式。 與DeepVariant(一種基于TensorFlow的開源基因變異發現工具)相結合,旨在加速TensorFlow中的基因組學研究和開發。

為了圍繞TensorFlow構建開發者生態系統,Google還宣布了一系列新的社區資源,包括官方TensorFlow博客,TensorFlow頻道,新TensorFlow郵件列表和TensorFlow特別興趣小組。此外,谷歌還推出Edge TPU深度學習加速器硬件。

Google宣布計劃發布一款名為Edge TPU的硬件產品,將其TensorFlow加速張量處理單元(TPU)技術應用于物聯網。


TPU最初于2016年5月宣布為加速公司搜索,翻譯和其他服務的內部項目,是一系列定制的專用集成電路(ASIC),旨在加速深度學習算法。從其僅限內部使用的推出開始,該技術已經進入了Google云平臺 - 現在,這是第一次以第三方開發人員的硬件形式提供。

“邊緣TPU是谷歌專用的ASIC芯片,專為在邊緣運行TensorFlow Lite ML模型而設計,”廣告業巨頭物聯網(IoT)和谷歌云副總裁Injong Rhee說。 “在設計Edge TPU時,我們專注于優化”每瓦性能“和”每美元性能“。 Edge TPU旨在補充我們的云TPU產品,因此您可以加速云中的ML培訓,然后在邊緣進行快速的ML推理。您的傳感器不僅僅是數據采集器 - 它們可以做出本地,實時,智能的決策。“

谷歌已經確認與一系列公司合作,將Edge TPU硬件集成到他們的產品中,同時也承諾發布一個模塊化系統(SOM)開發板,其布局類似于流行的Raspberry Pi,適用于有興趣進行實驗的開發人員。

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