Google Developers Indonesia Blog: Memperkenalkan TensorFlow 1.0

Local blog for Indonesian speaking developers

Memperkenalkan TensorFlow 1.0

20 February 2017

Ditulis oleh: Amy McDonald Sandjideh, Technical Program Manager, TensorFlow tahun pertamanyapenerjemahan bahasadeteksi dini kanker kulitmencegah kebutaan pada penderita diabetes6.000 repositori open-source onlineTensorFlow Developer Summitdisiarkan langsung ke seluruh duniaTensorFlow 1.0Lebih cepat: XLAtensorflow.orgtips & trikLebih fleksibel:KerasLebih siap produksi dibanding sebelumnya:di siniTensorFlow 1.0

Python API telah diubah agar lebih menyerupai NumPy. Untuk perubahan ini dan perubahan mundur-tidak-kompatibel lain yang dilakukan untuk lebih meningkatkan stabilitas API, silakan gunakan panduan migrasi dan skrip konversi siap pakai kami.

API Eksperimental untuk Java dan Go

Modul API tingkat tinggi tf.layers, tf.metrics, dan tf.losses - dibawa dari tf.contrib.learn setelah menggabungkan skflow dan TF Slim

Rilis eksperimen XLA, sebuah compiler domain khusus untuk grafik TensorFlow, yang menargetkan CPU dan GPU. XLA berkembang pesat - diharapkan mengalami lebih banyak kemajuan dalam rilis mendatang.

Diperkenalkannya TensorFlow Debugger (tfdbg), yakni antarmuka baris perintah dan API untuk men-debug program TensorFlow secara langsung.

Demo Android baru untuk deteksi dan pelokalan objek, serta stilisasi gambar berbasis kamera.

Perbaikan pemasangan: Gambar-gambar docker Python 3telah ditambahkan, dan paket pip TensorFlow sekarang sudah kompatibel dengan PyPI. Artinya TensorFlow sekarang bisa dipasang dengan pemanggilan perintah pip install tensorflow sederhana.

Kami senang melihat laju perkembangan dalam komunitas TensorFlow di seluruh dunia. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang TensorFlow 1.0 dan cara penggunaannya, Anda bisa menonton perbincangan TensorFlow Developer Summit di YouTube, yang meliputi pembaruan terkini mulai dari API tingkat yang lebih tinggi, TensorFlow di ponsel, hingga compiler XLA baru kami, serta cara-cara menarik dalam menggunakan TensorFlow:

di siniFoldEmbedded Projectorpembaruan pada tools yang sudah ada seperti TensorFlow ServingGitHub issuesStack Overflow@TensorFlowdiscuss@tensorflow.org