На саммите TensorFlow Dev Summit 2019 компания Google объявила о ряде обновлений для своей библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом, предназначенной для исследований и продакшена. Альфа-версия TensorFlow 2.0 предлагает предварительный просмотр предстоящих изменений, направленных на упрощение машинного обучения для новичков.
В ноябре прошлого года TensorFlow отметил свой третий день рождения, имея в общей сложности 41 миллион загрузок и 1800 вкладов со всего мира. Google последние несколько месяцев детально описывал следующую итерацию, уделяя особое внимание повышению продуктивности разработчиков, простоте и удобству использования.
Один из способов, которым Google делает TensorFlow 2.0 проще в использовании — особенно для разработчиков, новичков в машинном обучении — это назначение Keras в качестве высокоуровневого API для создания и обучения моделей глубокого обучения. Другие устаревшие и избыточные API были удалены или заменены эквивалентами. Тем временем, еще одним направлением в версии 2.0 является улучшенная производительность «из коробки» и оптимизация TensorFlow для исследователей.
Альфа-версия предоставляет ранний предварительный просмотр изменений API, а Google предлагает инструменты для конвертации и миграции, а также документацию для помощи с переходом с кода 1.x на 2.0. Сайт Tensorflow.org также был переработан с новым контентом и ресурсами.
Тем временем TensorFlow Lite для машинного обучения на телефонах и других встраиваемых системах теперь работает на 2 миллиардах мобильных устройств. Примеры реального использования включают собственные продукты, такие как Search, Assistant, Photos и Pixel Visual Core. В течение следующего года Google планирует улучшить обучение на устройствах и поддержку микроконтроллеров.
TensorFlow для Javascript насчитывает 300 000 загрузок и 100 участников. Версия 1.0 TensorFlow.js сегодня включает улучшения производительности, такие как 9-кратное ускорение для инференса MobileNet v1 в браузере. Также появились новые готовые модели для веб-разработчиков и более широкая поддержка платформ.
Наконец, пакет Swift for TensorFlow достиг версии 0.2 с улучшенной юзабилити.
Для дальнейшего распространения среди разработчиков Google сотрудничает с несколькими онлайн-курсами. Fast.ai создает курс по машинному обучению с использованием Swift for TensorFlow, в то время как другие курсы от Udacity и Coursera специально ориентированы на новичков:
Первый — это Курс 1 от deeplearning.ai — «Введение в TensorFlow для ИИ, машинного и глубокого обучения», часть серии «TensorFlow: от основ к мастерству», размещенной на Coursera. Второй — это «Введение в TensorFlow для глубокого обучения» от Udacity. Оба курса разработаны с учетом потребностей разработчиков и не требуют предварительного опыта в машинном обучении. Эти курсы будут доступны с 6 марта.