Google发布TensorFlow深度学习框架1.0版本,可用于生产环境

tensorflow

在昨日举行的谷歌TensorFlow开发者大会上,Google正式发布了TensorFlow深度学习开源框架1.0版本,Google宣称TensorFlow1.0的API已经成熟,可以应用于生产环境。

据TensorFLow工程总监Rajat Monga介绍,随同TensorFlow1.0谷歌还发布了多款机器学习工具,包括K-menas和SVM(support venctor machines)。TensorFlow1.0还集成了基于Python的Keras库,最初的目的是取代Theano深度学习框架。TensorFlow1.0还增加了封装评估模型(canned estimators)。

据悉,谷歌还计划把Inception神经网络模型的第三个版本开源,Inception能将TensorFlow的速度提高数倍之多。TensorFlow还将支持高通骁龙820移动处理器芯片和Dragonboard 820c搭载的Hexagon数字信号处理器(DS).

TensorFlow1.0还提供了一个实验阶段的编译器(XLA),能够即时(just-in-time)把图谱编译成底层计算架构能够理解的汇编语言。

随同TensorFlow1.0版本发布的还包括一个实验性的Java API以及一个除错器。

Google在2015年首次发布TensorFlow深度学习框架后广受业界好评,也得到开发者社区的支持,功能不断迭代更新,2016年4月份,在AlphaGo击败李世石震惊世界后不久,Google发布了TensorFlow的分布式版本(0.8),支持Hadoop分布式文件系统(HDFS),距离生产环境应用更进一步,其后Google还推出了Coud Machine Learning机器学习云服务,支持在Google云基础设施上运行TensorFlow。

今年三月份以来,Google不仅发布TensorFlow与其他深度学习框架的跑分成绩,而且还发布了用于跑分测试的模型。

关于TensorFlow新版本的更多信息请访问官方博客

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