TensorFlow 2.4.0 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 : 12/15/2020
* 本ページは、github TensorFlow の releases の TensorFlow 2.4.0 の Major Features and Improvements を翻訳したものです：
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Release 2.4.0
主要な特徴と改良
- tf.distribute は tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy API を通してモデルの非同期訓練のための実験的サポートを導入します。更に学習するためには チュートリアル を見てください。
- MultiWorkerMirroredStrategy は今ではステーブル API でもはや実験的とは考えられません。主要な改良の幾つかは peer failure の処理と多くのバグ修正を含みます。Multi-worker training with Keras の詳細なチュートリアルを調べてください。
- tf.experimental.numpy と名前付けられた新しいモジュールのための実験的サポートを導入します、これは TF プログラムを書くための NumPy-互換 API です。更に学習するためには 詳細ガイド を見てください。追加の詳細は下です。
- Ampere ベースの GPU 上の TensorFloat-32 のためのサポートを追加します。TensorFloat-32、あるいは短く TF32 は NVIDIA Ampere ベースの GPU のための math モードでデフォルトで有効にされます。
- Keras Functional API の内部の主要なリファクタリングは完了しました、これは Functional モデルを構築する信頼性、安定性とパフォーマンスを改良するはずです。
- Keras 混合精度 API tf.keras.mixed_precision はもはや実験的ではなくて訓練の間に16-ビット浮動小数点形式の使用を可能にし、GPU 上で 3x までそして TPU 上で 60% パフォーマンスを改善します。追加の詳細については下を見てください。
- Tensorflow Profiler は今では サンプリングモード API を使用して MultiWorkerMirroredStrategy のプロファイリングとマルチワーカーのトレーシングをサポートします。
- Android のための TFLite Profiler が利用可能です。更に学習するためには詳細な ガイド を見てください。
- TensorFlow pip パッケージは今では CUDA11 と cuDNN 8.0.2 でビルドされています。
以上