TensorFlow開發者會峰會:支援Swift,更好的支援JavaScript
夏乙 假裝發自 Computer History Museum
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
今天凌晨,2018年TensorFlow開發者峰會(Dev Summit)在美國加州召開。
這次的大會上,沒有太多令人驚喜的釋出。
當然也有一些值得關注的改變。
其中討論最多的話題,還是TensorFlow這個平臺對更多程式語言的支援。主要是JavaScript和Swift。
其一,TensorFlow.js釋出。
這是一個面向JavaScript開發者的機器學習框架,可以完全在瀏覽器中定義和訓練模型,也能匯入離線訓練的TensorFlow和Keras模型進行預測,還對WebGL實現無縫支援。
在瀏覽器中使用TensorFlow.js可以擴充套件更多的應用場景,包括展開互動式的機器學習、所有資料都儲存在客戶端的情況等。
實際上,這個新發布的TensorFlow.js,就是基於之前的deeplearn.js,只不過被整合進TensorFlow之中。
Google還給了幾個TensorFlow.js的應用案例:
遊戲:Emoji尋寶
地址:https://emojiscavengerhunt.withgoogle.com/
更多可以訪問:https://js.tensorflow.org/ 。
其二,TensorFlow for Swift將在四月開源。
儘管這個專案還在初期階段,但是也有很多人對此抱有期待。例如fast.ai創始人、前任Kaggle總裁Jeremy Howard就把這個列為峰會最重要的釋出內容,而且還說:我們是不是終於可以放下Python了?
關於TensorFlow for Swift資訊較少,感興趣的可以訪問下面這個地址:https://www.tensorflow.org/community/swift
此外,TensorFlow還有一些新功能。
包括TensorFlow Hub。“旨在促進模型的可重複使用部分的釋出、發現和使用……它們包含了已在大型資料集上預先訓練好的變數,並且可以用一個較小的資料集進行再訓練,來提高泛化能力,或是加速訓練”。
這部分說明引自Google官方微信公眾號TensorFlow。
Cloud TPU也會更快更強。
如果你對這次的峰會更多內容感興趣,建議直接訪問新發布的TensorFlow部落格檢視,地址是:blog.tensorflow.org (跳轉medium.com)
TensorFlow 1.7.0提前釋出
去年2月16日,2017年度TensorFlow開發者大會也是山景城召開。當時的大會上,Google推出了TensorFlow 1.0版本。
不過,這次的開發者大會肯定是不會發布2.0版本了。
因為就在這次的開發者大會前不久,Google釋出了TensorFlow 1.7.0版本。主要的改進包括把Eager模式從contrib中移出來等。
而其中最引人矚目的,就是從這個版本開始,TensorFlow全面整合了來自英偉達的TensorRT。
作為一個庫,TensorRT能夠優化TensorFlow的FP16浮點和INT8整數計算,而且還能最大化吞吐量,降低GPU的推理延遲等等。
Google給出的資料顯示,整合了TensorRT的TensorFlow在執行ResNet-50時,比沒有整合的版本提速8倍。
更多關於TensorFlow 1.7.0版本的情況,可以訪問GitHub瞭解。地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
這個月中旬,Stack Overflow釋出了十萬程式設計師大調查。這份調查報告顯示,TensorFlow是程式設計師最愛框架。
報告稱:機器學習框架在開發者們心目中形象不錯,TensorFlow榮登程式設計師最愛榜榜首,有73.5%正在用它的程式設計師表示還想繼續用,Torch/PyTorch排在第3名,68%使用者打算繼續用下去。
在程式設計師最想學的框架中,TensorFlow排在第3,而Torch/PyTorch排在第10名。還沒用上TensorFlow的程式設計師有15.5%打算學一學,而沒用上Torch/PyTorch的人裡,有4.5%的人打算投入它的懷抱。
同時,也有不少人對這兩個機器學習框架不太滿意,26.5%的TensorFlow使用者想脫離它。
花絮
昨天,Google預告這場活動會在B站直播。
結果不知道什麼原因,這個計劃失敗了。B站沒有直播成。不少等著圍觀的網友除了抱怨之外,只能再次前往YouTube。
還在YouTube上留言互動……
— 完 —
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