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Do, 16. Februar 2017, 12:57

Software::Wissenschaft

Freie Bibliothek für künstliche Intelligenz TensorFlow erreicht Version 1.0

Entwickler von Google haben die Bibliothek TensorFlow in Version 1.0 veröffentlicht. In den kaum 15 Monaten seit der ersten Publikation von TensorFlow hat das Projekt eine beträchtliche Gemeinschaft um sich geschart und wird stetig erweitert.

tensorflow.org

TensorFlow ist eine freie Bibliothek für die numerische Berechnung von Datenflussgraphen. Knoten in dem Graphen repräsentieren mathematische Operationen, die Kanten hingegen stellen die mehrdimensionalen Arrays (Tensoren) von Daten dar, die zwischen den Knoten fließen. Die flexible Architektur der Bibliothek ermöglicht es, die Berechnung mit einer einheitlichen Programmierschnittstelle auf eine oder mehrere Prozessoren oder GPUs zu verteilen. TensorFlow wurde ursprünglich von Forschern entwickelt, die sich mit maschinellem Lernen und tiefen neuronalen Netzwerken befassen, ist aber so allgemein, dass es auch in vielen anderen Bereichen nutzbar ist. Die Bibliothek wurde von Google im November 2015 freigegeben. Obwohl TensorFlow zu diesem Zeitpunkt noch nicht vollständig war, war es nach Meinung der Google-Entwickler schon damals eines der besten verfügbaren Werkzeuge für maschinelles Lernen. Google öffnete diesen Code, um die weltweite Forschung auf diesem Gebiet zu beflügeln.

Dieses Ziel wurde offenbar erreicht. Mindestens 6.000 freie Projekte nutzen TensorFlow, das jetzt in Version 1.0 veröffentlicht wurde. Die neue Version ist nach Angaben der Entwickler schneller als jede Version zuvor. Das momentan noch experimentelle XLA (Accelerated Linear Algebra), ein anwendungsspezifischer Compiler für lineare Algebra, bietet zudem das Potential, künftige Versionen weiter zu beschleunigen. Die Dokumentation enthält jetzt auch Tipps und Tricks, um die Geschwindigkeit zu optimieren. Die Entwickler wollen außerdem in Kürze aktualisierte Implementationen mehrerer populärer Modelle vorstellen, die fast linear mit der Anzahl der eingesetzten Prozessoren skalieren.

TensorFlow 1.0 bringt ferner zusätzliche Flexibilität. Oberhalb der allgemeinen C-Programmierschnittstelle enthält es Schnittstellen auf hoher Ebene mit den Modulen tf.layers, tf.metrics und tf.losses sowie dem neuen tf.keras, das vollständige Kompatibilität mit Keras, einer anderen populären Bibliothek für neuronale Netze auf hoher Ebene. TensorFlow 1.0 verspricht zudem, die Python-Schnittstelle stabil zu halten, so dass einmal funktionierende Programme nicht so schnell wieder angepasst werden müssen.

Weitere Neuerungen in TensorFlow 1.0 sind Python-Schnittstellen, die mehr denen von NumPy ähneln, wofür offenbar ein Konvertierungs-Skript bereitsteht, experimentelle Schnittstellen für Java und Go, der TensorFlow Debugger (tfdbg) und neue Android-Demos für die Objekterkennung und Bearbeitung von Kamera-basierten Bildern.

TensorFlow 1.0 ist erhältlich als Python 3-Docker-Image, als PIP-Pakete, die mit PyPI kompatibel sind und sich leicht mit pip install tensorflow installieren lassen, und als Quellcode zum Herunterladen von Github.

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