郁金香花语,谷歌千元级TPU芯片发布,TensorFlow替换Logo推出2.0最新版,视力测试表

微博热点 · 2019-03-29
郁金香花语,谷歌千元级TPU芯片发布,TensorFlow替换Logo推出2.0最新版,视力测试表

栗子 晓查 发自 凹非寺

今日清晨,谷歌一年一度郁金香花语,谷歌千元级TPU芯片发布,TensorFlow替换Logo推出2.0最新版,视力测试表的TensorFlow开发者大会在加州举办。分明应该是一场软件盛会,却被生生开出了硬件发布会的滋味。

谷歌在会上发布了两款AI硬件:价格仅千元搭载着TPU的开发板;可认为Linux机器学推理加快的核算棒。它俩替代软件成了本次发布会的主角。

当然还有按例晋级的TensorFlow 2.0 Alpha版,版本号提高的一起,Logo也变成时下盛行的扁平化规划。

在移动设备运转AI模型越来越干流的今日,用于布置在边际设备上的TensorFlow Lite总算迎来了1.0版。

下面就让咱们一起来回忆这场发布会的亮点吧。

姜小淘
大小姐心境很糟糕
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怒海穿越之降服1934

发布会主角Coral

Coral开发板(Coral Dev Board)是一款价格150美元(折合人民币约1000元)的小型核算机,具有可拆卸的模块化体系和一个定制的TPU芯片,类似于树莓派。

Coral中的Edge-TPU尺度大约只要一枚硬币的1/4,具有1GB的LPDDR4内存和8GB的eMMC存储,装置Mendel版Linux或许Android,可以进行本地的离线运算。

它不练习机器学习模型,而仅仅用TensorFlow Lite进行推理猜测,因而比全栈结构更节能。

Coral可以以每秒30帧的速度在高分辨率视频上运转深度前馈神经网络,或许以每秒超越100帧的速度运转宫雪妍图片MobileNet V2这样的单一模型。

这位妹子现场用Coral展现了一个风趣的图画分类运用。只需求开发板加摄像头,再加几个按钮罢了。

右边的四个按钮,各自代表一个类别。

给AI看一只橘子,连按十几下黄色按钮。

再看到橘子的时分,黄灯就会亮起。

再给AI看TF的标志,也是橙色的,连按十几下赤色按钮。

然后,再看到标志的时分,红灯就会亮起。

这时分,就算再把橘子放到摄像头前,AI也不会被利诱,毫不犹豫地点亮黄灯。

一起,谷歌还发布了一款Coral USB郁金香花语,谷歌千元级TPU芯片发布,TensorFlow替换Logo推出2.0最新版,视力测试表加快器,体内相同包含一颗Edge TPU,可以在任何64位ARM或x86渠道的Debian Linux上运转。

C金卡达夏oral USB加快器价格75美元,可以加快树莓派和Linux体系的机器学习推理。

谷歌不是第一个发布此类产品的厂商,英特尔早在几年前就发布过USB神经网络加快核算棒,可是神经核算棒只支撑赛尔号柯尔霍德Caffe,而Coral支撑Caffe、TensorFlow和ONNX。

因为PyTorc郁金香花语,谷歌千元级TPU芯片发布,TensorFlow替换Logo推出2.0最新版,视力测试表h能转成ONNX,所以Coral实际上也能支撑PyTorch。

连竞争对手Facebook的大神Yann LeCun,也在推特上给出一个好评:“NiceGagababa feature rundown at卡米洛特金刚鹦鹉 Hackaday”。

此外还有一款价格25美元、500万像素的相机配件。

前两款硬件现已可以去官网订货,和查看具体技能文档:

https://coral.withgoogle.com/

TF 2.0 Alpha

TensorFlow团队表达了对Keras更深的爱。

用tf.keras高层API,可以有用简化TF的运用。

团队说,早年tf.keras的设定用来做小模型的,要扩展规划怎么办?

估量器 (Estimators) 便是强壮的东西。

在2.0里,tf.keras现已整合了Estimators的能量:

如此,便不用在一个简略API和一个可扩展API之间,再做剩余的挑选。

死磕Keras,丢掉其他API,便是为了削减重复。

除此之外,便是Eager Execution变成了默许设定。有了它,除了执行起来愈加便利,debug也简略一些:

“可以运用 Python 调试程序查看变量、层及梯度等目标。”

快速上手

假如想要丝滑入门T重庆的天气预报F 2.0的Alpha版,可前往Tens青青草在线ViporFlow新鲜规划的友爱网站,那里有教程和攻略:

https://www.tensorflow.org/alpha

团队温馨主张,先调查一下“Hello World”示例,分为初学者版老司机版

初学者版,用的是Keras Sequ老友同居ential API,最简略的入门大法;

老司机版,展现了怎样用指令式来写正向传达、怎样用GradientTape来写自定义练习loop,以及怎样用tf.function一行代码主动编译。

然后,再去读Effective TensorFlow 2.0等等攻略。

不止这些,还有AutoGraph攻略,代码晋级攻略,以及其他Keras相关攻略,一应俱全。

还有新课

跟着TF 2.0曾之乔整容 Alpha版一起发布的,还有两门深度学习课程,零根底可食用。

其间一门,吴恩达塑料王国教师参加了课程开发,叫做针对人工智能、机器学习和深度学习的TensorFlow入门

这是一套实践课程,会教你在TensorFlow里边建立神经网络、练习自己的核算机视觉网络,再利用卷积来改进网络。

课程分四周。

第一周,了解一种编程新范式。

第二周,入贺吉胜门核算机视觉。

第三周,用chn142CNN增强计末世前方体系算机视觉。

第四周,给网络喂养实在国际的图画。

另一门,是优达学城的免费课,叫做针对深度学习的TendoogesorFlow入门

第一节课还在了解课程纲要,第三节课就现已要练习自己的模型了:

现在,前四节课现已上线。第五节待续中。

给手机用的TF Lite

介绍完TF 2.0后,谷歌TensorFlow Lite的工程师Raziel Alvarez上台,TF Lite 1.0版正式上线。

TensorFlow Lite是一个为移动和嵌入式设备供给的跨渠道解决方案。谷歌期望让TensorFlow可以运转在更多设备上。

除了PC和效劳器以外郁金香花语,谷歌千元级TPU芯片发布,TensorFlow替换Logo推出2.0最新版,视力测试表,咱们的日子中还有像手机、智能音箱、智能手表等设备需求托付啦学妹用到机器学习模型,而它们都是无法运转TensorFlow的。

要让这些设备运转郁金香花语,谷歌千元级TPU芯片发布,TensorFlow替换Logo推出2.0最新版,视力测试表TensorFlow需求面对以下应战:核算力缺乏、存储空间有限、电池约束。

有必要要有个轻量级(Lite)结构能将机器学习模型布置在移动和IoT设备上的。

TensorFlow Lite便是为此而诞生,它于2017年5月在谷歌I/O开发者大会上初次推出,现在它现已布置到超越20亿台设备中,主要是通过以下一些软件,包含谷歌官方运用和两家来自我国的运用——爱奇艺、网易。

接着谷歌邀请了来自我国的网易机器学习工程师Lin Hu郁金香花语,谷歌千元级TPU芯片发布,TensorFlow替换Logo推出2.0最新版,视力测试表ijie介绍了TensorFlow Lite在“有道”中的运用。

Lin Huijie说,网易用它完成了30~40%的图片翻译加快。

谷歌表明为移动设备布置TF Lite十分便利,只需用TensorFlow打包好模型,再用TF Lite转换器将之转化为TF Lite模型。

通过TF Lite的优化后,设备在CPU上的功能到达本来的1.9倍,在Edge TPU上的功能最高提高了62倍。

其他

除了以上几款硬件和软件外,谷歌今日还发布了TensorFlow Federated,和TensorFlow Privacy。

TensorFlow Federated是一个开源结构,用来练习来自不同方位数据的AI模型。TensorFlow Privacy能让开发人员更简略练习具有强壮隐私保证的AI模型。

另外在发布会上露脸的有:TensorFlow.js 1.0;Swift for TensorFlow 0.2。

谷歌 开发 核算机
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