TensorFlow 20新特性解读Keras API成核心.docx
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1、TensorFlow2.0新特性解读,KerasAPI成核心来源|GoogleTensorFlow团队2018年度11月TensorFlow迎来了它的3岁生日我们回首了几年度来它增加的功能进而对另一个重要里程碑TensorFlow2.0感到兴奋TensorFlow2.0将专注于简单性以及易用性具有以下更新使用Keras以及eagerexecution轻松构建模型在任意平台上实现消费环境的稳健模型部署为研究提供强大的实验工具通过清理废弃的API以及减少重复来简化API在过去的几年度里我们为TensorFlow添加了许多组件。在TensorFlow2.0中它们将被打包成一个全面的平台支持从训练到部
2、署的机器学习工作流程。让我们使用如下所示的简化概念图来解析TensorFlow2.0的新架构注上图的训练局部固然侧重于PythonAPI但TensorFlow.js也支持训练模型。也支持其他语言包括SwiftR以及Julia简单的模型构建在最近的文章中我们宣布KerasAPI将成为TensorFlow中构建以及训练模型的核心高级API。KerasAPI使得使用TensorFlow开启工程变得简单。重要的是Keras提供了几个模型构建API(Sequential,Functional,以及Subclassing)因此您可以选择合适的抽象级别。TensorFlow的实现包含多项增强功能包括即时迭代
3、以及直观调试和tf.data用于构建可扩展的输入管道。下面是一个工作流程例如(在接下来的几个月里我们将更新下面所述内容的指南)使用tf.data加载数据。使用输入管道读取训练数据用tf.data创立的输入线程读取训练数据。使用tf.feature_column描绘特征例如嵌套以及特征穿插。还支持从内存数据例如NumPy中方便地输入使用tf.Keras或者PremadeEstimators构建、训练以及验证模型。Keras与TensorFlow的其余局部严密集成因此您可以随时访问TensorFlow的功能。一组标准的打包模型(例如线性或者逻辑回归、梯度增强树、随机森林)可以以直接使用(利用tf.
4、estimatorAPI实现)。假如你不想从头开场训练一个模型你很快就能通过TensorFlowHub的模块利用迁移学习来训练Keras或者Estimator模型使用eagerexecution运行以及调试然后在图形上使用tf.function。TensorFlow2.0在默认情况下以eagerexecution方式运行以便于使用以及顺利调试。此外tf.functionannotation透明地将Python程序转换成TensorFlow图。这个经过保存了1.xTensorFlow基于图形执行的所有优点性能优化、远程执行和轻松序列化、导出以及部署的才能同时增加了使用简单的Python表达程序的
5、灵敏性以及易用性使用分布策略进展分布式训练。对于大型机器学习训练任务来讲DistributionStrategyAPI使得在不更改模型定义的情况下在不同硬件配置上分布以及训练模型变得很容易。由于TensorFlow提供了对CPU、GPU以及TPU等一系列硬件加速器的支持因此可以将训练工作负载分布到单节点/多加速器和多节点/多加速器配置包括TPUPods。固然此API支持各种集群配置但还提供了在本地或者云环境中部署Kubernetes集群训练的模板导出到SavedModel。TensorFlow将在SavedModel上标准化作为TensorFlowServing、TensorFlowLite、
6、TensorFlow.js、TensorFlowHub等的交换格式在任何平台上的消费环境中进展稳健的模型部署TensorFlow始终为消费提供了直接途径。无论是在效劳器、边缘设备或web上无论您使用哪种语言或者平台TensorFlow都可以让您轻松地训练以及部署模型。在TensorFlow2.0中我们通过标准化交换格式以及调整API来进步平台以及组件之间的兼容性以及一致性。一旦您训练并保存了模型就可以直接在应用程序中执行它或使用以下部署库之一为它提供效劳TensorFlowServingTensorFlow库允许模型通过HTTP/REST或者gRPC/协议缓冲区提供效劳TensorFlowLi
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