重要更新 | 谷歌发布 TensorFlow 1.4,迁移Keras,支持分布式训练
TensorFlow 1.4 版现在已公开发布 - 这是一个大更新!我们在这里非常高兴地宣布一些令人兴奋的新功能,希望大家喜欢。
Keras
在 1.4 版中,Keras 已从 tf.contrib.keras 迁移到核心软件包 tf.keras 中。Keras是一个非常热门的机器学习框架,它包含众多高级 API,这些 API 可以最大程度缩短从您的创意到可行实现之间的时间。
Keras 可与其他核心 TensorFlow 功能平稳集成,包括 Estimator API。事实上,您可以调用 tf.keras.estimator.model_to_estimator函数,直接从任何 Keras 模型构建估算器。由于 Keras 现在已添加到 TensorFlow 核心中,您可以在生产工作流程中依赖它。
数据集
我们高兴地宣布,Dataset API 已从 tf.contrib.data 迁移到核心软件包 tf.data中。1.4 版的 Dataset API 还增加了对 Python 生成器的支持。我们强烈建议使用 Dataset API 为 TensorFlow 模型创建输入管道,因为:
与旧 API(feed_dict 或队列式管道)相比,Dataset API 可以提供更多功能。
Dataset API 的性能更高。
Dataset API 更简洁,更易于使用。
未来,我们会将开发重心放到 Dataset API 而不是旧 API 上。
估算器的分布式训练和评估
1.4 版还引入了实用函数 tf.estimator.train_and_evaluate,它简化了训练、评估和估算器模型的导出工作。此函数可以实现训练和评估的分布式执行,同时仍然支持本地执行。
其他增强功能
除了这里介绍的功能外,1.4 版还引入了许多其他增强功能,版本说明中进行了
相关介绍:https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/RELEASE.md
安装 TensorFlow 1.4
TensorFlow 1.4 版现在可以使用标准 pip 安装获取。
# Note: the following command will overwrite any existing TensorFlow
# installation.
$ pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
# Use pip for Python 2.7
# Use pip3 instead of pip for Python 3.x
我们已将 tensorflow.org 上的文档更新为 1.4。
TensorFlow 的增强离不开贡献者。非常感谢参与 TensorFlow 开发的所有人!还犹豫什么?赶快加入社区并在 GitHub 上开发源代码或帮助在 Stack Overflow 上回答问题,成为一名贡献者吧!
我们希望大家喜欢这个版本中的所有功能。
祝大家尽情享受 TensorFlow 编码!
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