TensorFlow 2.0在2019.3.7加州举办的开发者峰会(Dev Summit)发布Alpha版已经有一段时间了,最初发布的是Alpha0版本,到6.7发布beta0版本,再到6.14发布beta1版本,最后在2019.10.1发布正式版。下面简要介绍一下重要的特性和改进。
2.0版本主要关注简单、易用性,更新的特性主要有:
- 使用Keras和eager执行模式方便地构建模型
- 对于任何平台都能够鲁棒地进行模型部署
- 为研究者提供更强大的实验平台
- 简化API设计,清除废弃的API,减少重复
官方给出的整体架构图如下所示:
主要分为训练和推理两部分:
- 训练部分主要包含数据读取和预处理、通过tf.keras构建模型(或者来自TensorFlow Hub的成熟模型、权值进行模块化迁移),通过Estimator实现训练、评估、预测,再具体通过分布式策略映射到硬件上进行训练。
- 推理部分主要是各种硬件平台的适配,包括云、端侧、浏览器嵌入等等。
安装
最简单的当然还是pip安装方式:
python2命令:pip install tensorflow==2.0.0-beta1
python3命令:pip3 install tensorflow==2.0.0-beta1
参考资料:
在国内medium被墙之前是了解的,不过www.tensorflow.org也被墙就有点说不过去,不知是处于何种考虑。当然,作为科技工作者,技能是必备的,所以资料链接我还是给出,方便需要的朋友:(不方便的话可以访问https://tensorflow.google.cn)
- What’s coming in TensorFlow 2.0: https://medium.com/tensorflow/whats-coming-in-tensorflow-2-0-d3663832e9b8
- Effective TensorFlow 2.0: https://www.tensorflow.org/beta/guide/effective_tf2
- Estimator: https://www.tensorflow.org/guide/estimators?hl=zh_cn
- https://medium.com/tensorflow/whats-coming-in-tensorflow-2-0-d3663832e9b8
- https://www.tensorflow.org/beta/guide/effective_tf2
- https://www.tensorflow.org/guide/estimators?hl=zh_cn