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TensorFlow过去这一年支持的重要功能

讲述:丁婵大小:1.32M时长:02:53
日前,谷歌宣布发布 TensorFlow 1.5 版本,新版本将全面支持 Eager Execution 动态图机制和 TensorFlow Lite,除此之外,还将支持 CUDA 9 和 cuDNN 7。此次更新,是 TensorFlow 在兼容性和易用性上的一次重大提升。
TensorFlow 项目的活跃度一直相对较高。据粗略计算,目前 GitHub 上的 TensorFlow 代码库共有 2.7 万次提交,被收藏 8.5 万次,以及 4.2 万个 forks。这些数字反映了这一项目的活跃度,以及它对人们的吸引力,甚至超过了 Node.js 代码库。
相比之下,得到亚马逊大力支持的 MXNet 框架的活跃度就低得多:大约不到 7 千次提交,1.3 万次收藏,以及不到 5 千个 forks。
回顾这一年 TensorFlow 在功能上的优化,可以看到,自 0.10 版本以来,TensorFlow 的改进很大,增加了很多功能和附加功能,并修复了许多错误,例如:
各个版本都升级了 CUDA 和 cuDNN 库支持
通过采用最新的英伟达 GPU 优化代码提高了性能
增加了性能更优的 Windows HDFS(Hadoop 文件系统)支持
增加了新的求解器和更好的 Go 支持。
经过几个月的预测,特定域的 TensorFlow 图表编译器 XLA 的性能得到提高,还发布了一款排错程序。与此同时,有了 PyPI 和 pip 等标准的 Python 基础结构,以及科学计算社区广泛使用的 NumPy 软件包,TensorFlow 得到了更多优化。
同时,RNN 支持有了较大的进步,新的英特尔 MKL(数学核心库)集成也提高了 CPU 深度学习性能方面的支持。
在编程的易用性方面,TensorFlow 库中添加了罐式估算器(预定义的模型层),包括若干回归器和分类器。此外还增加了用于统计分布、信号处理基元和图像可微分重采样的库,并为 TensorFlow 量身定制了 Keras 高级神经网络 API。同时,若干模块被移入核心库也显示了其高效性,服务器库的生产部署也得到了改进。
此外,TensorFlow 还添加了一个训练数据集库,并保证向后兼容性,而这对开发标准训练数据集的新模型很有用。另外,它还添加了 Java 支持,并进行了多次改进。
最后,在 TensorFlow 1.5 中发布了 Eager Execution 和 TensorFlow Lite 预览版。前者是支持命令式编程风格的实验性界面,类似于 NumPy;后者是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。
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    第二段的代码库收藏是不是少了个万啊
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