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谷歌发布 TensorFlow 2.0:与 Keras 的集成更为紧密

谷歌今天宣布,该公司的开源机器学习库TensorFlow 2.0正式版现在可供公众使用。TensorFlow 2.0的Alpha测试版于今年春季在TensorFlow开发峰会上首次与面向移动和嵌入式设备的TensorFlow Lite 1.0以及TensorFlow Federated之类的其他机器学习工具一道发布。

TensorFlow 2.0进行了许多更改,旨在提高易用性,比如取消了被认为纯属多余的一些API;与tf.keras紧密集成,并高度依赖它(作为其核心高级API)。与Keras深度学习库的初步集成始于2017年2月发布的TensorFlow 1.0。

如果在英伟达的Volta和Turing GPU上使用混合精度时,它还有望将训练性能提高三倍;并且默认情况的贪婪执行(eager execution)意味着最新版本的TensorFlow可以改善运行时性能。

TensorFlow工程总监Rajat Monga于今年早些时候告诉IT外媒VentureBeat,自2015年谷歌Brain团队发布TensorFlow框架以来,其下载量已超过了4000万人次。

发布正式版的新闻是在TensorFlow World大会前夕宣布的,首次召开的TensorFlow World是面向开发人员的大会,定于10月28日至31日在加利福尼亚州圣克拉拉举行。

在最近的其他新闻中,谷歌AI研究人员宣布了自然语言理解方面的一系列突破,比如经过训练可以识别9种印度语言的一种多语言模型。上周,研究人员透露了他们已开发出ALBERT的新闻,这种对话式AI模型如今在SQuAD和GLUE性能基准测试排行榜上名列榜首。

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