Google hat die Version 1.0 von TensorFlow angekündigt, einer Bibliothek zum Einsatz für maschinelles Lernen. TensorFlow 1.0 soll vor allem schneller und flexibler sein als zuvor.
Auf dem diesjährigen TensorFlow Developer Summit, der an Googles Hauptsitz im Mountain View stattfindet, hat das Unternehmen die neue Version der TensorFlow-Bibliothek angekündigt. Damit sollen Implementierungen, die auf maschinellem Lernen basieren, noch schneller umd flexibler werden.
TensorFlow 1.0 bietet unter anderem eine neue High-Level-API, mit der sich einzelne Module einfacher ansprechen lassen. Durch einen XLA-Compiler ("Accelerated Linear Algebra") lassen sich viele Berechnungen wie zum Beispiel der Vergleich von Vektoren und Matrizen deutlich beschleunigen. Eine neue Python-API sorgt darüber hinaus für die Stabilität entsprechender Anwendungen.
Weitere Neuheiten in TensorFlow 1.0 sind:
- Angleichung der Python APIs an NumPy,
- Experimentelle APIs für Java und Go,
- High Level-Module für tf.layers, tf.metrics, tf.losses,
- Experimentelles Release des XLA-Compilers für die schnellere Berechnung von Aufgaben im Bereich der Lineraren Algebra und die effiziente Einbindung von CPUs und grafischen Prozessoren (GPUs),
- Einführung des TensorFlow Debuggers (tfdbg) sowohl als Kommandozeilen-Tool als auch als API,
- Neue Android-Demos zur Erkennung und Lokalisierung von Objekten sowie zur Nutzung der Kamera zur Stilisiserung von Objekten,
- Verbesserungen für die Installation.
