【解码 Google I/O】—— TensorFlow全面测评

落798.
2022年度博客新星评选TOP 6
2023-05-24 17:41:10

Google 于 5 月 10 日举办 Google I/O 2023。与去年一样,今年的 Google I/O 同样采取线下举办 + 线上直播的形式开展。
而今年的这场科技盛会究竟会有哪些亮眼的黑科技和硬件新品?
在这里插入图片描述

一、TensorFlow新工具介绍:

在该公司的2023年度开发者大会Google I/O上,今天宣布了一些用于TensorFlow的新工具。TensorFlow 是一个免费的开源软件库,用于机器学习和人工智能,特别关注跨从服务器到移动设备的许多不同架构的神经网络训练和推理。

1.TensorFlow

其中TensorFlow 3.0 是TensorFlow 的一次重大更新,它带来了许多新的功能和改进,例如 EagerExecution、Keras API等。Eager Execution 使得开发者可以更加方便地进行实时试验和调试,而Keras API 则使得构建和训练深度学习模型变得更加简单易用。
除此之外,TensorFlow 3.0 还加入了一些新的工具和 API,例如 TensorFlow Datasets、 TensorFlowProbability 等,这些工具和 API 可以帮助开发者更加方便地构建和优化机器学习模型,提高模型效果和训练速度。
总体来说,TensorFlow 3.0 提供了更加丰富、更加易用的功能和工具,可以帮助开发者更加高效地构建和优化机器学习模型。值得一提的是,TensorFlow 3.0 也支持大规模分布式训练,可以在多个计算设备上并行运行模型训练任务,从而更加快速地完成训练过程。

2.TensorBoard

TensorBoard 是TensorFlow 的一款可视化工具,可以帮助开发者更加清晰地了解模型的架构、训练和评估过程。TensorBoard 使用简单,可以通过在代码中添加一些可视化操作来记录模型的各个方面,并生成可交互的图表和报告。
TensorBoard 提供了多种类型的可视化,例如计算图、训练指标、直方图等,这些可视化可以帮助开发者更加深入地了解模型的运作情况,从而更好地进行模型调试和优化。此外,TensorBoard 还支持分布式训练和远程访问等功能,可以满足大规模项目的需求.
总体来说,TensorBoard 是一个非常有用的工具,可以帮助开发者更加清晰地了解机器学习模型的构建、训练和评估过程,推动机器学习技术的发展和应用。

二、TensorFlow 的技术解析

在这里插入图片描述

谷歌正在通过TensorFlow为开发人员增加对AI模型的支持,包括生成AI和图像扩散模型 ,以便他们可以更轻松地使用该库将它们集成到应用程序中。生成AI最近变得非常流行,OpenAI LP的聊天机器人ChatGPT能够进行看似人类的对话,以及艺术生成的AI稳定扩散,能够创建美丽而超现实的艺术品。
在这里插入图片描述

Keras是一个用于与TensorFlow交互的高级Python库,它正在获得两个更新,旨在使开发人员只需几行代码即可更轻松地将AI功能添加到他们的应用程序中。第一个是KerasCV,用于计算机视觉,第二个是KerasNLP,用于自然语言处理。
在这里插入图片描述

无论开发人员是想调用文本生成 AI 还是图像生成 AI,他们都可以使用 KerasCV 或 KerasNLP,只需几行代码,他们就可以提供提示并直接在他们的应用程序中接收输出。由于这些新增功能是 Keras 的一部分,因此它可以完全访问 TensorFlow 生态系统。
谷歌还更新了DTensor,这是一个专门用于大规模训练AI模型的工具,允许并行扩展。随着人工智能模型变得越来越大,训练变得更加困难,因为它们无法在单个设备上训练,传统上开发人员需要将它们分解或分片到多个处理器,无论是图形处理单元还是张量处理单元。
通过此更新,DTensor 允许进行更大、性能更高的训练和微调,并且与用于训练大型数据集的行业基准相当。因此,开发人员可以确定他们可以更快、更有效地准备好他们的 AI 模型。
由于许多机器学习工作都是从研究开始的,谷歌还通过使用名为JAX2TF的应用程序编程接口将他们的模型从JAX(一个用于转换数值函数的强大框架)移动到TensorFlow中,使研究人员更容易将他们的开发转移到TensorFlow中。这意味着正在开发全新模型的研究人员可以继续这样做,当他们准备好投入生产时,他们可以通过API进行管道处理,并准备好了。
谷歌还推出了一个名为ML Hub的机器学习和人工智能解决方案构建空间。在这个中心,开发人员、工程师和感兴趣的各方可以定义他们想要做什么和他们的用例,谷歌将为他们提供教育、模板、模块和工具,以从谷歌的生态系统中构建定制的人工智能解决方案。

三、使用感受心得

总的来说,TensorFlow 是一个端到端平台,无论您是专家还是初学者,它都可以让您轻松地构建和部署机器学习模型。

突出优势:

轻松地构建模型

TensorFlow 提供多个抽象级别,因此您可以根据自己的需求选择合适的级别。您可以使用高阶 Keras API 构建和训练模型,该 API 让您能够轻松地开始使用 TensorFlow 和机器学习。
如果您需要更高的灵活性,则可以借助即刻执行环境进行快速迭代和直观的调试。对于大型机器学习训练任务,您可以使用 Distribution Strategy API 在不同的硬件配置上进行分布式训练,而无需更改模型定义。

随时随地进行可靠的机器学习生产

TensorFlow 始终提供直接的生产途径。不管是在服务器、边缘设备还是网络上,TensorFlow 都可以助您轻松地训练和部署模型,无论您使用何种语言或平台。
如果您需要完整的生产环境机器学习流水线,请使用 TFX。如需在移动设备和边缘设备上进行推断,请使用 TensorFlow Lite。如需在 JavaScript 环境中训练和部署模型,请使用 TensorFlow.js。

强大的研究实验

构建和训练先进的模型,并且不会降低速度或性能。借助 Keras Functional API 和 Model Subclassing API 等功能,TensorFlow 可以助您灵活地创建复杂拓扑并实现相关控制。为了轻松地设计原型并快速进行调试,使用即刻执行环境。
TensorFlow 还支持强大的附加库和模型生态系统以供您开展实验,包括 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 和 BERT。

...全文
100 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复

1,370

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
加入“谷歌开发者”社区,一起“共码未来。
android 企业社区
社区管理员
  • 谷歌开发者
  • 开发者大赛发布
  • 活动通知
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧