谷歌推出TensorFlow 2.0 alpha 用更少的API

世界上最受欢迎的机器学习开源框架今天正在通过TensorFlow 2.0的alpha版本进行重大升级。由Google Brain团队创建，该框架由开发人员，研究人员和企业用于培训和部署机器学习模型，以推断数据。

计划于2019年第二季度全面发布。

今天在加利福尼亚州桑尼维尔谷歌活动中心举行的TensorFlow开发者峰会上宣布了这一消息。TensorFlow工程总监Rajat Monga表示，自TensorFlow于2015年11月推出以来，该框架已被下载超过4100万次，目前已有超过1,800名来自世界各地的贡献者。

根据2018年的Octoverse报告，TensorFlow维护着GitHub上贡献者数量最多的开源项目。

TensorFlow 2.0将依赖tf.keras于其中央高级API来简化框架的使用。与Keras深度学习库的集成始于2017年2月TensorFlow 1.0的发布。

许多被视为冗余的API(例如Slim和Layers API)将被淘汰。

“在2.0中，我们只是决定好了，我们只是坚持Keras - 没有两个不同的API，你可以做几乎相同的事情[with]。所以Keras是前沿和中心，所有其他API都消失了，“他说。

使用TensorFlow 2.0 ，Eager Execution(一个用于机器学习的实验和研究平台)的运行时改进也在进行中。Eager Execution是去年首次推出的。TensorFlow 2.0是“Eager-first”，意味着它默认使用Eager执行，因此ops在被调用时立即运行。

“我们过去只使用图表，然后大约一年前我们启动了Eager执行，除了图表。因此，对于2.0，我们确实把它放在前面和中心，并说，好吧，你可以将这两者结合起来，这为你提供了Python的灵活性和易用性，以及非常好的API，“Monga说。

TensorFlow Federated用于在不同地点培训模型，具有隐私保证的TensorFlow隐私库和用于边缘计算的Coral Board也在今天首次亮相。

今天还介绍了：适用于移动开发人员的TensorFlow Lite 1.0，适用于Apple程序员的TensorFlow和适用于JavaScript的TiftorFlow.js 1.0。谷歌今天宣布，TensorFlow.js已经有300,000次下载和100个贡献者。

一年前在TensorFlow Dev Summit上宣布支持JavaScript和Apple的Swift编程语言。

为了帮助开发人员和有兴趣学习如何使用TensorFlow 2.0的人们，Sebastian Thrun的Udacity和Andrew Ng的deeplearning.ai培训课程今天正在推出。

Thrun和Ng教授流行的机器学习在线学习课程，吸引了数十万用户。

今天还为Swens的TensorFlow推出了Fast.ai课程。

TensorFlow的演变

自谷歌首次公开使用TensorFlow 1.0以来已经两年多了，并且已经发生了许多变化以支持当时AI从业者的工作。

最新的主要增加内容可能是TensorFlow数据集，这是一个即用型公共研究数据集，上周发布。发布时大约有30个流行的数据集。

Monga表示自1.0发布以来最重大的变化包括TensorFlow Lite; TensorFlow Hub，可重复使用的机器学习模块的中央存储库; 和Tensor2Tensor研究人员的深度学习模型库。他说，用于使用机器学习的研究人员的TensorFlow概率 Python库也是向前迈出的重要一步。

还引入了许多基于TensorFlow构建的库和框架，例如用于强化学习的代理和用于生成对抗网络的TFGAN。

谷歌还逐渐开放了对TensorFlow Extended的访问权限，TensorFlow Extended是Google内部使用的工具，开发人员可以管理模型，预处理数据，更好地了解培训时模型的变化。

“在过去的一年里，我们已经慢慢地推出了各种各样的东西，而现在我们实际上已经发布了整个东西作为一种方式来协调它，[让你]真正管理你的整个ML管道。它真的显示了完整平台的扩展能够用ML做任何你想做的事情，“Monga说。

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