ホーム » TensorFlow » TensorFlow 1.5.0 リリースノート

TensorFlow 1.5.0 リリースノート

TensorFlow 1.5.0 リリースノート(翻訳)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
日時 : 01/26/2018

* 本ページは、github TensorFlow の releases の TensorFlow 1.5.0 を翻訳したものです:

 

互換性に影響する変更

  • 事前ビルドされたバイナリは CUDA 9cuDNN 7 に対してビルドされています。
  • 1.6 リリースから、事前ビルドされたバイナリは AVX 命令を使用します。これはより古い CPU 上で TF を壊すかもしれません。
    (訳注: 1.5 ではなく 1.6 の話しです、ご注意ください。)

 

主要な特徴と改良

  • Eager execution
    プレビュー版が利用可能です。
  • TensorFlow Lite
    dev プレビューが利用可能です。
  • CUDA 9 と cuDNN 7 サポート。
  • XLA (Accelerated Linear Algebra, 加速された線形代数):
    • XLA コンパイラに complex64 サポートを追加します。
    • XLA インフラに bfloat サポートが追加されます。
    • ClusterSpec 伝播が XLA デバイスで動作するようにします。
    • XLA グラフを生成するために決定論的 executor を使用します。
  • tf.contrib:
    • tf.contrib.distributions:
      • Add tf.contrib.distributions.Autoregressive を追加します。
      • tf.contrib.distributions QuadratureCompound クラスがバッチをサポートするようにします。
      • tf.contrib.distributions.RelaxedOneHotCategorical dtype を引数から推論します。
      • tf.contrib.distributions quadrature ファミリを quadrature_grid_and_prob vs quadrature_degree によりパラメータ化します。
      • auto_correlation が tf.contrib.distributions に追加されました。
    • tf.contrib.bayesflow.layers, 確率的 (ニューラル) 層のコレクションを追加します。
    • tf.contrib.bayesflow.halton_sequence を追加します。
    • tf.contrib.data.make_saveable_from_iterator を追加します。
    • tf.contrib.data.shuffle_and_repeat を追加します。
    • 新しいカスタム変換: tf.contrib.data.scan() を追加します。
    • tf.contrib.distributions.bijectors:
      • tf.contrib.distributions.bijectors.MaskedAutoregressiveFlow を追加します。
      • tf.contrib.distributions.bijectors.Permute を追加します。
      • tf.contrib.distributions.bijectors.Gumbel を追加します。
      • tf.contrib.distributions.bijectors.Reshape を追加します。
      • Reshape bijector で shape 推論 (i.e. -1 を含む shape) をサポートします。
  • streaming_precision_recall_at_equal_thresholds を追加します、これは streaming 精度と再現率を O(num_thresholds + 予測サイズ) 時間と空間の complexity で計算するためのメソッドです。
  • RunConfig デフォルト挙動を乱数シードを設定しないように変更します、分散ワーカー上でランダム挙動を独立的にランダムにします。一般的に訓練性能を改善することをこれに期待します。決定論に頼るモデルは乱数シードを明示的に設定すべきです。
  • tf.flags の実装を absl.flags で置き換えました。
  • fp16 GEMM で CUBLAS_TENSOR_OP_MATH のためのサポートを追加。
  • NVIDIA Tegra デバイス上の CUDA のためのサポートを追加。

 

バグ修正とその他の変更

  • ドキュメント更新:
    • TensorFlow は 64-bit マシン上にインストール可能であるだけと明記しました。
    • Estimator がどのようにチェックポイントをセーブするかを説明する短い doc を追加しました。
    • tf2xla ブリッジによりサポートされる ops のためのドキュメントを追加。
    • SpaceToDepth と DepthToSpace の doc の些細なタイポを修正しました。
    • mfcc_mel_filterbank.h と mfcc.h のドキュメントのコメントを更新しました、これは入力ドメインが二乗マグニチュードスペクトルで重み付けが線形マグニチュード・スペクトル (入力の sqrt) 上で成されることを明示するためにです。
    • tf.contrib.distributions docstring サンプルを ds, bs よりも tfd エイリアスを使用するために変更しました。
    • tf.distributions.bijectors.Bijector の docstring タイポを修正します。
    • tf.assert_equal はもはや ValueError を上げません。ドキュメントされているように、それは InvalidArgumentError をあげます。
    • Getting Started ドキュメントと API イントロを更新します。
  • Google Cloud Storage (GCS):
    • GCS クライアントのためのユーザ空間 DNS キャッシングを追加します。
    • GCS ファイルシステムのためのリクエスト・タイムアウトをカスタマイズします。
    • GCS ファイルシステム・キャッシングを改良します。
  • バグ修正:
    • 分割された整数変数が誤った shape を得るバグを修正します。
    • Adadelta の CPU と GPU 実装の correctness バグを修正します。
    • スコープにインポートするときの分割された変数の import_meta_graph の処理のバグを修正します。警告: これは、空でない import_scope 引数を持つ import_meta_graph の使用後にセーブされた分割された変数を持つグラフのチェックポイントのロードを壊すかもしれません。
    • イベントのビューを妨げるオフライン・デバッガーのバグを修正します。
    • gRPC インターフェイスに WorkerService.DeleteWorkerSession メソッドを追加しました、メモリ・リークを修正するためです。互換性問題を回避するためにマスターとワーカー・サーバが TensorFlow の同じバージョンを実行していることを確実にしてください。
    • BlockLSTM cell の peephole 実装のバグを修正します。
    • log_det_jacobian の dtype を TransformedDistribution の log_prob に適合するようにキャストすることによりバグを修正します。
    • 分割された変数の import_meta_graph の処理のバグを修正します。
    • tf.distributions.Multinomial が log_prob でアンダーフローしないことを確実にします。この変更前、整数変数の総てのパーティションは unpartitioned 変数の shape で初期化されました ; この変更後、それらは正しく初期化されます。
  • その他:
    • bfloat16 のための必要な shape util サポートを追加します。
    • MonitoredSession へのステップ関数を使用して ops を実行する方法を追加します。
    • DenseFlipout 確率層を追加します。
    • 新しいフラグ ignore_live_threads が訓練上で利用可能です。True に設定されている場合、訓練を成功的に完了した後インフラを取り壊したときに、RuntimeError を投げる代わりに、動作したまま存続しているスレッドを無視するでしょう。
    • DenseVariational を他の確率層のためのより単純なテンプレートとして再標準化します。
    • tf.data はデータセット要素で tf.SparseTensor コンポーネントをサポートします。
    • テンソルに渡りイテレートすることが可能です。
    • SparseSegmentReduction ops に失ったセグメント ID を持つことを可能にします。
    • 多次元スパース float スプリットのためのカスタム export ストラテジーを変更します。
    • Conv2D, Conv2DBackpropInput, Conv2DBackpropFilter は GPU と cuDNNv6 サポートにより任意の dilation をサポートします。
    • Estimator は Dataset をサポートします: input_fn はテンソルの代わりに Dataset を返すことができます。
    • RevBlock を追加します、reversible residual 層のメモリ効率の良い実装です。
    • BFCAllocator 内部フラグメンテーションを削減します。
    • cross_entropy と kl_divergence を tf.distributions.Distribution に追加します。
    • tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 を追加します、これはラベルに関して backprop を可能にします。
    • GPU バックエンドは生成された PTX をコンパイルするために ptxas を使用します。
    • BufferAssignment の protocol buffer dump は決定論的です。
    • embedding op を DynamicStitch の並列バージョンを使用するように変更します。
    • スパース多次元特徴カラムのためのサポートを追加します。
    • 1 値のみを持つスパース float カラムのためのケースを高速化します。
    • 多価 (= multivalent) 特徴カラムをサポートするためにスパース float スプリットを可能にします。
    • tf.distributions.TransformedDistribution に分位数を追加します。
    • GPU 上 tf.depth_to_space のための NCHW_VECT_C サポートを追加します。
    • GPU 上 tf.space_to_depth のための NCHW_VECT_C サポートを追加します。

 

API 変更

  • C++ API の Squeeze op のために SqueezeDims 属性を Axis に名前変更します。
  • Stream::BlockHostUntilDone は bool よりも Status を返します。
  • マイナー・リファクター: stats ファイルを stochastic から common へ移して stochastic を取り除きます。

 
以上

AI導入支援 #2 ウェビナー

スモールスタートを可能としたAI導入支援   Vol.2
[無料 WEB セミナー] [詳細]
「画像認識 AI PoC スターターパック」の紹介
既に AI 技術を実ビジネスで活用し、成果を上げている日本企業も多く存在しており、競争優位なビジネスを展開しております。
しかしながら AI を導入したくとも PoC (概念実証) だけでも高額な費用がかかり取組めていない企業も少なくないようです。A I導入時には欠かせない PoC を手軽にしかも短期間で認知度を確認可能とするサービの紹介と共に、AI 技術の特性と具体的な導入プロセスに加え運用時のポイントについても解説いたします。
日時:2021年10月13日(水)
会場:WEBセミナー
共催:クラスキャット、日本FLOW(株)
後援:働き方改革推進コンソーシアム
参加費: 無料 (事前登録制)
人工知能開発支援
◆ クラスキャットは 人工知能研究開発支援 サービスを提供しています :
  • テクニカルコンサルティングサービス
  • 実証実験 (プロトタイプ構築)
  • アプリケーションへの実装
  • 人工知能研修サービス
◆ お問合せ先 ◆
(株)クラスキャット
セールス・インフォメーション
E-Mail:sales-info@classcat.com