из хакернуна
делатьАвтор: Кэсси Козырков
Сборник "Сердце машины"
Участие: Гао Сюань, Лу
TensorFlow 2.0 приносит много изменений. Инженер Google Кэсси Козырков сказал: Предыдущий TensorFlow мертв, а новая версия TensorFlow возвращает его к жизни.
Если вы большой поклонник ИИ и просто не видели важных новостей, это может быть похоже на сон во время землетрясения. Все изменится.
Что это? Логотип TensorFlow? Или буквы, которые отвечают на верные/ложные верные/ложные вопросы?
Я писал в прошлом году9 фактов о TensorFlowВещи, которые вам нужно знать. Но одно вам нужно знать наверняка: TensorFlow 2.0 уже здесь!
Новая революция! Добро пожаловать в TensorFlow 2.0.
Это подрывная трансформация. Появление TensorFlow 2.0 окажет огромное влияние на каждую отрасль, просто подождите и увидите. Если вы новичок в TF в 2019 году, вам особенно повезло, потому что вы выбрали лучшее время для знакомства с миром ИИ (если в вашем старом руководстве было слово «сессия», возможно, вы захотите начать с нуля). .
Вкратце: TensorFlow покрывает Keras! Пожалуйста, стойте твердо и держитесь.
душераздирающий опыт
Я скептически отношусь к тому, что многие люди любят TensorFlow 1.x. Это как промышленный токарный станок с искусственным интеллектом, он удобен в использовании. Но в лучшем случае вы, вероятно, просто благодарны за невероятный ИИ, который он может сделать.
Если вы скажете, что с TensorFlow 1.x легко начать работу, вас могут осмеять. Его крутая кривая обучения непозволительна для среднего пользователя, и овладение им похоже на восхождение на Эверест, не потеряв палец на ноге. Интересный? Нет.
Вы не одиноки — так все относятся к руководствам по TensorFlow 1.x...
Основная сила TensorFlow — производительность. Он предназначен для того, чтобы перевести модели из стадии исследования в массовое производство, но TF 1.x наносит вам ущерб. Продолжайте в том же духе, и вы сможете пополнить ряды практиков машинного обучения, которые используют его, чтобы делать невероятные вещи, такие как поиск новых планет и изучение передовых методов лечения.
Обидно, однако, что такой мощный инструмент находится в руках столь немногих... Но сейчас все по-другому.
Не беспокойтесь о том, что такое тензор. Ранее она называлась (обобщенной) матрицей. Название TensorFlow — это дань тому факту, что TF очень хорошо выполняет распределенные вычисления с использованием многомерных массивов (то есть матриц), как это часто бывает в ИИ. (Источник изображения: http://karlstratos.com/drawings/drawings.html)
Милый и обаятельный персонаж - Керас
Теперь, когда мы рассмотрели душераздирающий «кактус», давайте поговорим о том, что вы действительно хотите принять. На работе я услышал строчку: «Кажется, мне очень нравится Керас».
Keras — это спецификация для построения моделей слой за слоем, и она работает с несколькими фреймворками машинного обучения (так что это не инструмент для TF), но вы, вероятно, знаете, что его высокоуровневый API tf.keras доступен из TensorFlow.
Написанный на чистом Python, Keras всегда был ориентирован на человека — он был гибким и простым в освоении.
Можно ли есть и рыбу, и медвежью лапу?
Почему мы должны выбирать между простотой Keras и мощью традиционного TensorFlow? Как мы можем иметь и то, и другое?
У вас может быть и то, и другое — это TensorFlow 2.0.
На фото TensorFlow 2.0. URL: https://www.tensorflow.org/overview, где вы можете попробовать эти оранжевые кнопки.
«Мы не думаем, что вам нужно выбирать между простым API и расширяемым API. Нам нужен более продвинутый API, который выведет вас прямо из MNIST к звездам», — Кармел Эллисон, руководитель отдела разработки Google TensorFlow.
Революция в простоте использования
В будущем Keras станет высокоуровневым API для TensorFlow, который был расширен, чтобы вы могли использовать все расширенные функции TensorFlow непосредственно из tf.keras.
Все TensorFlow имеет простоту использования Keras, доступную во всех масштабах и на всех типах оборудования.
В новой версии все ваши самые ненавистные функции TensorFlow1.x исчезли. Просто чтобы сложить два числа, вам нужно использовать «темную» операцию? до свидания. Сеансы TensorFlow? до свидания. Делать одно и то же миллионом способов? до свидания. Переключение аппаратного обеспечения или масштабирования требует переписывания кода? до свидания. Писать много шаблонного? до свидания. Ужасное неисполняемое сообщение об ошибке? до свидания. Крутая кривая обучения? до свидания.
TensorFlow ушел в прошлое, да здравствует TensorFlow 2.0!
Как вы думаете, будет большая ловушка? Ухудшится ли производительность? Угадай еще раз! Мы не отказываемся от производительности.
TensorFlow сейчас симпатичный, он меняет правила игры, потому что это означает, что один из самых мощных инструментов нашего времени разрушил его стены. Энтузиасты технологий из всех слоев общества имеют право участвовать, так как открытие новой версии освобождает исследователей от головной боли и позволяет тем, кто испытал «болезненный опыт» с предыдущими версиями, снова активно участвовать.
Один из самых мощных инструментов нашего времени разрушил его стены.
TensorFlow 2.0 приветствует всех.
Удовлетворенный
В TensorFlow 2.0 активное выполнение является режимом по умолчанию. Даже в активном контексте вы можете использовать графики для упрощения отладки и создания прототипов, в то время как среда выполнения TensorFlow позаботится о низкоуровневой производительности и масштабировании.
играть в
Графы запутанности в TensorFlow 1.x (декларативное программирование) заставили многих ломать голову, но теперь нетерпеливое выполнение (императивное программирование) избавило всех от этого кошмара. Если вы не изучали эту часть раньше, тем лучше. TF 2.0 — это новый старт для всех.
достаточно просто
Многие API-интерфейсы интегрированы в TensorFlow Keras, поэтому теперь легче понять, когда что использовать. Например, теперь нужно использовать только один набор оптимизаторов и один набор метрик. Сколько слоев нужно настроить? Ты угадал! Один! Это стиль Кераса.
Фактически, вся экосистема инструментов подверглась серьезной очистке, от конвейеров обработки данных до простого экспорта моделей и интеграции TensorBoard с Keras, теперь в одной строке!
Есть также несколько отличных инструментов для переключения и оптимизации стратегий распространения для удивительной эффективности масштабирования без потери удобства самого Keras.
Эти стратегии распространения великолепны, не так ли?
проблема
Если производительность не является проблемой, должны быть и другие подводные камни, верно?
На самом деле проблема пока в том, что пользователи слишком долго ждут. TensorFlow требует от пользователя немало терпения при разработке удобной версии. Это не намеренно усложняет жизнь пользователям. Разработка инструментов глубокого обучения — это новая область, и мы движемся в этом направлении. Объездные пути были неизбежны, но мы многому научились по пути.
Это не намеренно усложняет жизнь пользователям. Глубокое обучение — это неизведанная территория.
Сообщество TensorFlow приложило много усилий для создания этого чуда, а затем снова приложило еще больше усилий, чтобы отполировать лучший драгоценный камень, а также отшлифовать плохой дизайн. Этот план не заставит вас постоянно использовать необработанный «грубый камень», но, возможно, вы настолько привыкли к дискомфорту, что не понимаете, что он временный. Спасибо за терпеливость!
Мы не отказываемся от производительности!
Выгода заключается в том, что все, что вы цените в TensorFlow 1.x, по-прежнему существует, в рамках согласованного API с удаленным большим количеством дубликатов, поэтому его использование чище. Даже сообщения об ошибках очищаются, чтобы быть краткими, понятными и действенными. Его производительность по-прежнему сильна!
самая важная вещь
Ненавистник может сказать, что большинство функций версии 2.0 можно собрать вместе в версии 1.x, если хорошенько поискать, так к чему весь этот шум? Ну, не все хотят тратить свое время на промывку золота в песке. Работы по ремонту и уборке заслуживают аплодисментов. Но это не самое главное.
Один момент, который нельзя упустить: TensorFlow только что объявила о том, что делает упор на простоту использования, и это не может быть скомпрометировано.
Это беспрецедентный шаг в демократизации ИИ!
ИИ автоматизирует задачи, поэтому вам не нужно думать об инструкциях. Он может автоматизировать то, что невозможно описать. Демократизация означает, что крупномасштабный ИИ больше не будет прерогативой избранного меньшинства.
Теперь любой может сесть за штурвал!
Представьте себе будущее, в котором «я знаю, как создавать вещи с помощью Python» и «я знаю, как создавать вещи с помощью ИИ» столь же банальны, что почти можно назвать «подрывным».
мигрировать
Мы знаем, что обновление до новой версии — это тяжелая работа, особенно когда изменения настолько радикальны. Если вы готовы перенести свою кодовую базу на 2.0, вы не одиноки, Google сделает то же самое, у Google самая большая кодовая база в мире. Мы поделимся руководствами по миграции, чтобы помочь вам всем в процессе работы.
Мы предоставляем отличные инструменты для упрощения миграции.
Если вы зависите от конкретной функции, это нормально, кроме contrib, все функции TF 1.x будут присутствовать в модулях, совместимых с compat.v1. Мы также предоставляем скрипт (http://bit.ly/tfupgrade), который автоматически обновляет код для работы в TensorFlow 2.0. Смотрите видео ниже для получения дополнительной информации:
играть в
Это видео — отличный ресурс, если вы хотите погрузиться в TF 2.0 и узнать, как работать с фрагментами кода.
Для Сяобая
TF 2.0 — это рай для новичков, поэтому для тех из вас, кто с нетерпением ждал возможности увидеть, как новички проходят через боль прохожих, этого не произойдет.
Если вы хотите использовать TensorFlow для запугивания новых сотрудников, возможно, вам придется «смотреть в другую сторону».
Если вы новичок в TensorFlow, вы можете опоздать на вечеринку с ИИ, но многие опаздывают. Сейчас лучшее время, чтобы войти!
Возможно, будет разумно оставаться в стороне, потому что сейчас лучшее время, чтобы войти в игру. В марте 2019 года альфа-версия TensorFlow 2.0 уже была доступна, поэтому, изучив ее сейчас, вы подготовитесь к полному выпуску в следующем квартале.
TF 2.0 — рай для новичков.
Благодаря большому количеству изменений в TF 2.0 вы не будете тем новичком, которым казались. Игровое поле более плоское, игра проще, и для вас зарезервировано место. Добро пожаловать! Я так рада, что ты, наконец, здесь, и я надеюсь, что ты так же взволнован этим новым миром, как и я.
Присоединяйся сейчас!
Посетите обновленный сайт tensorflow.org (http://bit.ly/tfdotorg) с руководствами, примерами, документацией и инструментами, которые помогут вам начать работу... или просто используйте следующие команды:
pip install tensorflow == 2.0.0-alpha0скопировать кодПодробные инструкции см. по адресу: http://bit.ly/tfalpha.
Исходная ссылка: https://hackernoon.com/tensorflow-is-dead-long-live-tensorflow-49d3e975cf04?sk=37e6842c552284444f12c71b871d3640
Эта статья составлена для сердца машины,Для перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с этим официальным аккаунтом для авторизации .
✄------------------------------------------------
Присоединяйтесь к сердцу машины (штатный репортер/стажер): hr@jiqizhixin.com
Чтобы внести свой вклад или получить покрытие:content@jiqizhixin.com
Реклама и деловое сотрудничество: bd@jiqizhixin.com