introduction

Ceci est le dernier article sur le calendrier de l'Avent Tensorflow 2.0. (Grand tard) Tensorflow 2.0 est sorti! Je pensais que Tensorflow 2.1 était déjà arrivé, donc Écrivez les modifications et les points évolués ici en vous basant sur la Note de publication.

Sujet principal

Intégration du package GPU
Prise en charge de Cloud TPU
Prise en charge des ensembles de données pour Ragged Tensor
Dernière version en Python 2

Intégration du package GPU

Depuis Tensorflow2.1, il n'est plus nécessaire de mettre tensorflow-gpu. Juste pip install tensorflow rend tensorflow compatible GPU! Maintenant qu'il n'y a pas de confusion, cela donne une impression plus intelligente.

prise en charge du cloud TPU pour l'API keras

GCP dispose d'une fonctionnalité appelée Cloud TPU. Il y a aussi un article TPU dans le Colabratory. Expérimental, mais avec des API keras telles que keras.fit, keras.predict Cloud TPU peut désormais être utilisé. Autrefois, je devais faire diverses choses avant keras.fit En premier lieu, il ne peut pas être utilisé dans Colabratory ([Informations ici](https://stackoverflow.com/questions/55541881/how-to-convert-tf-keras-model-to-tpu-using-tensorflow-2-0- in-google-colab))) C'était gênant de diverses manières. J'espère que cela sera amélioré et deviendra compatible avec le TPU!

Prise en charge des ensembles de données Tensor Ragged

Ragged Tensor est enfin disponible dans Dataset, Vous pouvez maintenant effectuer les opérations suivantes:

`Ragged_Tensor`


rt_x = tf.ragged.constant([[1,2,3],[],[1,2]])
x_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(rt_x)

for x in x_data:
    print(x)

`résultat`


tf.Tensor([1 2 3], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([], shape=(0,), dtype=int32)
tf.Tensor([1 2], shape=(2,), dtype=int32)

Avec cela, il peut y avoir plus de situations où vous pouvez utiliser diverses choses telles que le traitement du langage naturel et Ragged Tensor.

Ceci est le dernier support de Python2

TensorFlow 2.1 will be the last TF release supporting Python 2. Python 2 support officially ends an January 1, 2020. As announced earlier, TensorFlow will also stop supporting Python 2 starting January 1, 2020, and no more releases are expected in 2019.

En conséquence, la prise en charge de Python 2 se terminera dans Tensorflow 2.1. Eh bien, j'ai vécu si longtemps que Python2 a une longue vie. Même si le soutien officiel a augmenté, c'était le dernier en 2019, donc Je souhaite passer bientôt à Python 3. (Avant cela, j'aimerais que Google rende le SDK Gcloud Python3 natif ...)

en conclusion

Cette fois, je n'ai soulevé que le sujet principal. S'il y a une version dans le futur, je la posterai dans l'article de cette façon, alors merci. (Je voulais vraiment écrire plus de détails, mais je suis désolé pour le manque de connaissances ...)

TensorFlow 2.1 est arrivé!