Реліз бібліотеки TensorFlow 1.4

У TensorFlow 1.4 розробники додали кілька нових функцій, а також підтримку Dataset API і Estimator API.

7 листопада компанія Google анонсувала вихід нової версії TensorFlow, яка включає в себе кілька нових функцій і підтримку нижчезгаданих API.

Keras

У TensorFlow 1.4 Keras переїхала з tf.contrib.kerasв ядро пакета tf.keras. Keras – це популярна бібліотека для машинного навчання, написана на Python. Вона включає в себе високорівневі API для спрощення реалізації ідей розробників. Бібліотека сумісна з функціональними можливостями TensorFlow, включаючи API Estimator. Розробники можуть створювати Estimator’и, використовуючи будь-яку модель Keras, за допомогою функції tf.keras.estimator.model_to_estimator.

Datasets

Google повідомила, що Dataset API також був доданий в ядро пакета tf.data (з tf.contrib.data). Цей API привносить підтримку генераторів Python. Розробники рекомендують використовувати його при створенні вхідних конвеєрів для моделей TensorFlow, оскільки він дозволяє використовувати більше можливостей, працює краще і простий у використанні. Google зосередиться на розвитку Dataset, а не інших аналогічних API.

Розподілені навчання і оцінка Estimator

У TensorFlow 1.4 була додана функція tf.estimator.train_and_evaluate, яка спрощує навчання, оцінку і експорт моделей Estimator. Вона дозволяє виконувати процеси навчання і оцінки як локально, так і розподілений.

Установка TensorFlow 1.4

Нову версію можна встановити за допомогою pip.

# 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

Також розробники оновили документацію на сайті проекту.

Переклад статті “Announcing TensorFlow r1.4“