ホーム » TensorFlow » TensorFlow 1.12.0 リリースノート

TensorFlow 1.12.0 リリースノート

TensorFlow 1.12.0 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
作成日時 : 11/06/2018

* 本ページは、github TensorFlow の releases の TensorFlow 1.12.0 を翻訳したものです:

 

主要な特徴と改良

  • Keras モデルは今では SavedModel フォーマット (tf.contrib.saved_model.save_keras_model()) に直接的にエクスポートされて Tensorflow Serving で利用可能です。
  • Keras モデルは今では tf.data.Dataset による評価をサポートします。
  • TensorFlow バイナリは XLA サポートとともにビルドされてデフォルトでリンクされます。
  • Apache Ignite と作業することを可能にするために contrib/ignite に Ignite Dataset が追加されました。

 

バグ修正とその他の変更

  • tf.data:
    • tf.data ユーザは今では tf.data.Options(), tf.data.Dataset.options(), そして tf.data.Dataset.with_options() をそれぞれ使用して、TensorFlow 入力パイプラインのオプションを表して、取得して、設定することができます。
    • 新しい tf.data.Dataset.reduce() API はユーザ提供の reduce 関数を使用して有限のデータセットを単一の要素に reduce することをユーザに可能にします。
    • 新しい tf.data.Dataset.window() API は入力データセットの有限ウィンドウを作成することをユーザに可能にします; tf.data.Dataset.reduce() API と結合されたとき、これはユーザにカスタマイズされたバッチ処理を実装することを可能にします。
    • 総ての C++ コードは tensorflow::data 名前空間に移動します。
    • num_parallel_calls のサポートを tf.data.Dataset.interleave に追加します。
  • tf.contrib:
    • tf.contrib.linalg を除去します。tf.linalg が代わりに使用されるべきです。
    • tf.contrib.get_signature_def_by_key(metagraph_def, signature_def_key) への任意の呼び出しを
      meta_graph_def.signature_def[signature_def_key] で置き換えます。tf.contrib.get_signature_def_by_key により投げられた ValueError 例外は KeyError 例外の捕捉に置き換えられるべきです。
  • tf.contrib.data
    • deprecated です、そして tf.data.experimental で置き換えられます。
  • Other:
    • XLA 安定性とパフォーマンスを改良しました。
    • Cloud ML エンジンの単一レプリカ TensorBoard summary stats を修正します。
    • TPUEstimator: データセット iterator を並列に初期化します。
    • TPU 上の Keras 品質とバグ修正。
    • jemalloc の代わりに、システム malloc を使用するように戻します、何故ならばそれはビルドを単純化して同等のパフォーマンスを持つからです。
    • tf.nn.softplus と tf.nn.softsign OpDefs から整数型を除去します。これはバグ修正です;これらの ops は整数をサポートすることを決して仮定していませんでした。
    • 単一の次元を持つ Tensor の部分スライシングを可能にします。
    • Unicode キャラクタ(s) で文字列長を計算するためのオプションを追加します。
    • tensor を SubSlice する機能を追加します。
    • searchsorted (ie lower/upper_bound) op を追加します。
    • ブースト木にモデル説明機能 (= explainability) を追加します。
    • tf.substr に対して負の位置をサポートします。
    • bijector_impl で以前はバグがありました、そこでは _reduce_jacobian_det_over_event はスカラー ILDJ 実装を正しく処理していません。
    • tf eager execution で、GradientTape コンテキストへ再度入ることを可能にします。
    • tf_api_version フラグを追加します。–define=tf_api_version=2 が渡されると、bazel は TensorFlow API version 2.0 をビルドします。TensorFlow 2.0 は活発な開発下にあり現時点で保証はありません。
    • TfRecordWriter に追加の compression オプションを追加します。
    • regex full match 演算のためのパフォーマンス改良。
    • tf.GraphKeys.VARIABLES を tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES で置き換えます。
    • 使用されていない動的学習率サポートを除去します。

 
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