Kemarin, 30 September, Google mengumumkan rilis rilis final TensorFlow 2.0.
“TensorFlow 2.0 adalah open source dan didukung oleh komunitas yang mengatakan mereka membutuhkan platform yang mudah digunakan yang fleksibel dan kuat yang dapat digunakan pada platform apa pun. TensorFlow 2.0 menyediakan ekosistem alat yang luas untuk pengembang, perusahaan, dan peneliti yang ingin menggunakan teknologi pembelajaran mesin terbaru dan membuat aplikasi ML yang dapat diskalakan. " - Kata blog Tensorflow pada platform Medium.
TensorFlow 2.0 memiliki sejumlah perubahan yang membuat pengguna TensorFlow lebih produktif. TensorFlow 2.0 menghapus API yang berlebihan, setelah itu API menjadi lebih konsisten (Unified RNNs, Unified Optimizers), dan terintegrasi lebih baik dengan runtime Python, dengan eksekusi yang bersemangat.
Dalam TensorFlow 1.X, pengguna diminta untuk secara manual merakit pohon sintaksis abstrak (grafik) dengan mengeksekusi tf. * Permintaan API. Kemudian pengguna harus secara manual mengkompilasi pohon sintaksis abstrak dengan meneruskan set output dan input tensor ke panggilan session.run (). TensorFlow 2.0 berjalan segera (seperti yang biasanya dilakukan Python) dan dalam 2.0, grafik dan sesi harus dianggap sebagai detail implementasi.
TensorFlow 1.X sangat bergantung pada ruang nama global implisit. Ketika Anda menelepon tf.Variable (), itu ditempatkan di grafik secara default, dan itu tetap ada bahkan jika Anda kehilangan jejak variabel Python yang menunjuk ke sana. Anda kemudian dapat mengembalikan tf itu. Tersedia, tetapi hanya jika Anda tahu nama yang digunakan untuk membuatnya. Itu sulit dilakukan jika Anda tidak mengontrol pembuatan variabel.
Memanggil session.run () hampir seperti memanggil fungsi: Anda menentukan input, fungsi dipanggil, dan Anda mendapatkan hasil yang ditetapkan. Di TensorFlow 2.0, Anda dapat mendekorasi fungsi Python menggunakan tf.function () untuk menandainya untuk kompilasi JIT sehingga TensorFlow mengeksekusinya sebagai grafik tunggal (Functions 2.0 RFC).
Berdasarkan pada:
-
Tunggu sudah Berakhir - TensorFlow 2.0 Dirilis!-
Efektif TensorFlow 2.0