王霸之路:从0.1到2.0,一文看尽TensorFlow“奋斗史”
- Google深度学习科学家以及Keras的作者表示,TensorFlow 2.0 是一个新时代的机器学习平台,这将改变了一切。
- 深度学习研究和教育者、fast.ai创始人Jeremy Howard也称赞 2.0 版本的发布是”令人兴奋的一步,与TensorFlow一代相比是一个巨大的飞跃“。
- 目前GitHub上排名第一的NLP机器学习课程practicalAI的作者以及苹果公司AI研究员Goku Mohandas在推特上说,他们正在从PyTorch转向TensorFlow 2.0。
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- 更快:TensorFlow 1.0超乎想象地快!TensorFlow 1.0 为未来更多的性能改进打下了基础,而tensorflow.org 现在可提供模型优化的提示和技巧,以达到最高速度。
- 更灵活:TensorFlow 1.0 为 TensorFlow 引进了带有 tf.layers,tf.metrics 和 tf.losses 模块的高级别应用程序界面。TensorFlow 团队引进能够与 Keras完全兼容的新 tf.keras 模块。
- 随时就绪:TensorFlow 1.0 可确保 Python 应用程序界面的稳定性Python能够在不打破现有代码的情况下,更容易地获取新功能。
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- Keras与TensorFlow紧密集成,默认eager execution,执行Pythonic函数。官方表示,对开发者来说,TensorFlow 2.0用起来跟Python差不多;对于研究者来说,新框架也在低级API方面进行了重点投入。
- 为了在各种平台上运行,SavedModel文件格式进行了标准化。
- 针对高性能训练场景,可以使用Distribution Strategy API进行分布训练,且只需进行少量代码修改就能获得出色的性能。支持Keras Model.fit、自定义训练循环、多GPU等等。
- TensorFlow 2.0提高了在GPU上的性能表现。以ResNet-50和BERT为例,只需要几行代码,混合精度使用Volta和Turing GPU,训练表现最高可以提升3倍。
- 新增TensorFlow Datasets,为包含大量数据类型的大型数据集提供了标准接口。
- 虽然保留了传统的基于Session的编程模型,但官方现在建议使用eager execution进行常规的Python开发。tf.function装饰器可以把代码转换成可以远程执行、序列化、性能优化的图。在Autograph的帮助下,能把常规的Python控制流直接转成TensorFlow控制流。
- 官方提供了TensorFlow 1.x升级2.0的迁移指南,TF2.0还有一个自动转换的脚本。
- TensorFlow 2.0提供了易用的API,能够灵活快速的实现新想法。模型的训练和serving也已经无缝集成在基础架构中。
- 更多关于TensorFlow 2.0的信息,可以访问官网:https://www.tensorflow.org/
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Google深度学习科学家以及Keras的作者表示,TensorFlow 2.0 是一个新时代的机器学习平台,这将改变了一切。
深度学习研究和教育者、fast.ai创始人Jeremy Howard也称赞 2.0 版本的发布是”令人兴奋的一步,与TensorFlow一代相比是一个巨大的飞跃“。
目前GitHub上排名第一的NLP机器学习课程practicalAI的作者以及苹果公司AI研究员Goku Mohandas在推特上说,他们正在从PyTorch转向TensorFlow 2.0。
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