关于TensorFlow九件你非知不可的事

来源 | Hackernoon

译者 | Revolver

编辑 | 安可

【磐创AI导读】:本文内容是关于谷歌刚刚举行的Google Cloud Next 2018 大会中对TensorFlow方面新增功能和改动的几点总结。想要学习更多的机器学习、深度学习知识,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。悄悄告诉你一个秘密,我们最近在派发礼物哦~详情请点击最下方阅读全文或这里:七夕有礼 | 领取深度学习入门书籍、订制U盘、抖音流光数据线和github短袖啦。

前些天我参加了7 月24 日在美国旧金山举行的Google Cloud Next 2018 大会,其中的一个演讲( What’s New with TensorFlow?),让我耳目一新,印象深刻。 于是于是今天早上呢,我总结了这段讲话里我最喜欢的几个点。总结完以后,我实在想不出有任何理由不与你们分享我的超短摘要(如果你还没看过视频的话——你完全应该看看,演讲者讲得真是太好了)。下面我就把我总结的要点陈列出来。

一. 功能强大的机器学习框架

TensorFlow是一个机器学习框架,如果你拥有大量数据或者正在追求最先进的AI技术:深度学习,那么它可能是你最好的朋友。它不是数据科学领域的瑞士军刀,而更像是工业车床......这意味着如果你想要做的就是根据一个20×2的电子表格作一条回归线,那你可能就应该停止阅读了。

但如果你追求的是更宏大的东西,你应该感到兴奋。TensorFlow已被用于社会生活科学的各个方面,寻找新的行星,通过帮助医生筛查糖尿病视网膜病变来预防失明,并通过提醒当局注意非法砍伐森林活动的迹象来帮助拯救森林。它是AlphaGo和Google Cloud Vision的基础,也是你的最佳选择。TensorFlow是开源的,你可以免费下载并立即开始使用

在TensorFlow的帮助下发现了行星Kepler-90i,这也使得Kepler-90星系成为我们所知道的唯一一个除太阳系外在一颗恒星轨道上有八个行星的系统。超过八个行星的系统还没有被找到,所以我想这意味着我们首先与Kepler-90绑定在一起了。在这里了解更多 。

二. 一个可选的神奇方法

TensorFlow Eager帮我省去很多麻烦。

如果你在过去尝试了TensorFlow最后尖叫着跑开了,因为它迫使你像学者或外星人而不是像开发者那样去写代码,那你现在可以回来了!

TensorFlow EagerExecution使得你可以像纯Python程序员一样与它进行交互:即时编写即时返回以及即时调试,而不再需要在构建那些巨大的图时屏住呼吸。我自己也是一个偏学术的人(而且很可能是一个外星人),但是自从它出现以来我就对TF eager爱不释手。

三. 逐行构建神经网络

Keras + TensorFlow =更快捷的神经网络构建!

Keras的一切都是关于用户友好性和更简单的原型设计,这些是旧版TensorFlow极度缺少的。如果你喜欢面向对象的思维,并且你喜欢一次构建一层神经网络,那么你一定会喜欢tf.keras。在下面的几行代码中,我们创建了一个顺序神经网络。看上去是不是如吹口哨那般轻松。

四. 不仅仅关于Python

好的,我知道你一直在抱怨TensorFlow对Python的狂热。好消息是,TensorFlow不再仅仅适用于Python狂热分子,它现在可以在多种语言上运行,从R到Swift再到JavaScript

五. 你可以在浏览器中执行所有操作

说到JavaScript,你现在已经可以使用TensorFlow.js在浏览器中训练和运行模型。你可以先进入这个酷炫的demo里沉浸一会,当你回来时我还会在这里。

使用TensorFlow.js在浏览器中进行实时人体姿态估计。你可以在这个demo里,打开你的摄像头进行尝试。最好别从椅子上跳起来,¯\ _(ツ)_ /¯不过还是你说了算。

六. 微设备上的精简版本

在博物馆那里看见了一部破旧的机器?是烤面包机吗?TensorFlow Lite版可以帮助你在各种设备上执行你的模型,包括手机和物联网,并且与原始TensorFlow相比,模型推断速度提升了3倍以上。是的,现在你可以在手机上进行机器学习了。在演讲中,劳伦斯做了一件勇敢的事情,在数千人面前用Android模拟器现场演示了图像分类......结果效果非常好。

1.6秒计算时间?可以!检测到香蕉概率超过97%?稳!检测到有卫生纸??好吧,我去过的一些国家确实会把像劳伦斯手上拿的那样的纸张当卫生纸用。

七. 更好的定制化硬件

如果你厌倦了等待CPU倒腾数据训练你的神经网络的过程,那么你现在可以使用专为Cloud TPUs而设计的硬件。T代表Tensor,就像TensorFlow一样......巧合吗?我认为不是,几周前谷歌刚好就发布了TPUs版本3的内测版

八. 新的数据处理管道得到很大改进

你还在那里用numpy折腾什么呢?为了防止你在TensorFlow中处理数据时烦躁到摔键盘走人,TensorFlow提供了tf.data namespace,使得对输入数据的预处理过程更加令人舒适和有效率。tf.data提供了与训练过程同步的快速,灵活且易于使用的数据管道。

九. 不需要从0开始

你知道开始机器学习最无趣的方式是什么吗?那就是面对着编辑器上崭新的空白页面,你没有任何的示例代码。使用TensorFlow Hub将帮助你更高效地发挥软件工程专业的优良传统,即复用他人的代码到自己的代码中。

TensorFlow Hub是一个存放可重用的预训练好的机器学习模型组件的仓库,它们都已经被打包好,一条命令行就可以复用。请自便吧!

再告诉你一件事情,TensorFlow刚刚开通了官方的YouTube频道和博客

以上就是我的总结。

参考链接:

[1]Youtuebe演讲视频What’s New with TensorFlow?:

https://youtu.be/MR7w8ARAS2Y

[2]Get started:

https://www.datacamp.com/community/tutorials/tensorflow-tutorial

[3]寻找行星例子:

https://www.nbcnews.com/mach/video/nasa-s-kepler-telescope-discovered-a-new-exoplanet-with-google-s-help-1121785923978

[4]人体姿态检测demo:

https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/posenet/camera.html

[5]tf.data namespace:

https://www.tensorflow.org/guide/datasets

[6]Tensorflow Youtube频道:

https://www.youtube.com/channel/UC0rqucBdTuFTjJiefW5t-IQ

[7]Tensorflow 官方博客:https://medium.com/tensorflow

原文发布于微信公众号 - 磐创AI(xunixs)

原文发表时间:2018-08-20

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