TensorFlow 1.0がリリース

Googleは最近、TensorFlowバージョン1.0を発表した。 Python APIは現在安定しており、JavaとGoの実験的なAPIが追加されている。XLAでは、新しいドメイン固有のコンパイラは、Inception-v3ニューラルネットワークモデルに対して8つのGPUセットアップで7.3倍、64のGPUで58倍の性能向上を実現している。新しい高レベルのAPIは、複雑なニューラルネットワークの構築、評価関連のメトリックと損失関数演算の計算に有効である。 Kerasは、ビルドインモジュールを使用してTensorFlowと統合することもできる。Kerasは、即座に実験するためにディープラーニングを抽象化することを目指した、高レベルのPythonニューラルネットワークライブラリである。

発表の直後、GoogleはTensorFlowによるデータ前処理のためのライブラリtf.transformも発表した。Apache Beamに基づいて、tf.transformによって「トレーニングと本番サービスの間のひずみ」を回避できるようになる。本番データにおける問題は、元となるモデルのトレーニングに使用されるデータとは異なる。

これらの改善に加えて、コマンドラインデバッガが追加され、Python 3のDockerイメージとpipパッケージ管理によるより簡単なインストールが提供されている。これらの改善の副作用として後方互換性のない変更がいくつかあるが、移行ガイドと変換スクリプトを使って対応可能である。

ユーザーは自身が所有するインフラにTensorFlowをデプロイしたり、Googleが提供するPaaSのTensorFlowであるCloud Machine Learningを利用することができる。開発者は入門コンテンツやより高度な例から開始することができる。

TensorFlowはすでに、GitHubの6000を超えるオープンソースのリポジトリで1年以上使われている。TensorFlow Developer Summitのビデオで、最新のアップデートや興味深いユースケースを含む詳しい情報を提供している。