TensorFlow1.8.0正式釋出,Bug修復和改進內容都在這裡了
譯者 | 王柯凝
編輯 | Just
出品 | AI科技大本營(公眾號ID:rgznai100)
【導語】TensorFlow 1.8.0 近日正式釋出,新版本主要有以下改進內容,AI科技大本營對其編譯如下。
▌主要特點及改進
可以將 tf.contrib.distribute.MirroredStrategy() 傳遞給 tf.estimator.RunConfig() ,能夠在一臺有多個 GPU 的機器上執行評估器 (Estimator) 模型。
新增 tf.contrib.data.prefetch_to_device() ,支援預取 GPU 記憶體。
新增梯度提升樹作為預先製作的評估器(Estimator):BoostedTreesClassifier,BoostedTreesRegressor。
為雲端 TPU 新增第三代管道配置,提高其效能和可用性。
tf.contrib.bayesflow 轉向自己的 repo。
新增了 tf.contrib.{proto,rpc} ,允許通用的原型解析和 RPC 通訊。
▌Bug 修復和其他修改
tf.data:
新增 tf.contrib.data.prefetch_to_device ,可以將資料集元素預取到 GPU 記憶體。
新增 tf.contrib.data.AUTOTUNE ,在 tf.data 執行時,根據系統和環境自動調整預取緩衝區大小。
新增 tf.contrib.data.make_csv_dataset ,構建 CSV 檔案資料集。
Eager Execution:
Eager Execution 資料集可以作為標準的 Python 迭代器使用(for batch in dataset:)。當 Eager Execution 啟動時,可以使用 Dataset .iter () 和 Dataset.make_one_shot_iterator() 建立迭代器。
已啟用自動裝置配置(即如果 GPU 是自動接入的,則不需要使用 tf.device(“/gpu:0”))(修復 #14133)
已經將 contrib 的 tf.GradientTape 移出。
tf.keras:
新增了 fashion mnist 資料集。
新的資料預處理功能:image/random_brightness,sequence/TimeseriesGenerator 和 text/hashing_trick。
加速線性代數 (XLA):
- 選擇並分散參考實用程式和評估程式,使用字典順序來打破關係。
TensorFlow Debugger (tfdbg) CLI:
在 tensor-filter 操作中,允許使用正規表示式排除節點。
修復某些文字終端的虛假背景色。
tf.contrib:
新增重構批量維度的元分發 BatchReshape 。
tf.contrib.layers.recompute_grad 用於 TPU 上的顯式梯度檢查點。
添 加 tf.contrib.framework.argsort 。
允許 DNNBoostedTreeCombinedEstimator 處理特徵列和損失的核心版本。
新增非線性影像變形操作: tf.contrib.image.sparse_image_warp,tf.contrib.image.dense_image_warp 和 tf.contrib.image.interpolate_spline 。
修復 tensor 型別不匹配的 tf.contrib.opt.MultitaskOptimizerWrapper 中的錯誤。
▌Other
低階圖形構造現在被稱為 TensorFlow C API 。對於大多數使用者而言,這種更改不可見,但在這個版本中可以設定環境變數 TF_C_API_GRAPH_CONSTRUCTION = 0 來禁用此更改。未來的版本將刪除禁用此更改的功能。
在 tf.distributions.Distribution 中新增形狀描述和指向 tutorial notebook 的指標。
更新 scatter 操作:
新增 tf.scatter_min 和 tf.scatter_max;
擴充套件 scatter 操作以使用標量更新引數。
僅僅將 cuDNN RNN操作移至核心,用於 TensorFlow 程式碼庫。
為 Conv2d , Conv2dBackpropInput 和 Conv2dBackpropFilter 新增 float64 支援。
為 AvgPool / AvgPoolGrad 新增 float64 支援。
圖名稱作用域執行緒為本地,以便在多執行緒環境中正常工作。
更新 nsync 同步庫,避免 Linux 上速度較慢的原語。
在構建自定義操作時,刪除了需要在 C include 路徑中放置 nsync / public
新增 tf.image.psnr , tf.image.ssim , tf.image.ssim_multiscale , tf.image.image_gradients , tf.image.sobel_edges
將連結新增到 https://js.tensorflow.org
修復正交矩陣的不均勻性。
修復了多影像評估器(Estimator)評估摘要顯示不正確的問題。
資源:
原始碼(zip)
https://github.com/tensorflow/tensorflow/archive/v1.8.0-rc0.zip
原始碼(tar.gz)
https://github.com/tensorflow/tensorflow/archive/v1.8.0-rc0.tar.gz
作者 | annarev
原文連結:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/
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