Google for Developers Korea Blog: TensorFlow 1.0 이 발표되었습니다.

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한국의 개발자들을 위한 Google for Developers 국문 블로그입니다.

TensorFlow 1.0 이 발표되었습니다.

2017년 2월 21일 화요일

여기
게시자: Amy McDonald Sandjideh, TensorFlow 기술 프로그램 관리자 첫 해언어 번역피부암 조기 발견당뇨병 환자의 실명 예방6,000개가 넘는 온라인 오픈 소스 저장소TensorFlow Developer Summit전 세계로 생중계TensorFlow 1.0이 드디어 발표되었습더욱 빠른 속도: XLAtensorflow.org유용한 정보더욱 향상된 유연성:Keras예전보다 훨씬 강화된 실서비스 적용 수준:여기TensorFlow 1.0

Python API가 NumPy와 더욱 흡사한 모습으로 바뀌었습니다. 이 변경 사항과 더욱 높은 API 안정성을 지원하기 위해 수행된 이전 버전과의 호환성 관련 기타 변경 사항을 알아보려면 저희가 제공해드리는 유용한 마이그레이션 가이드와 변환 스크립트를 참조하십시오.

자바 및 Go용 시험용 API

수준이 더욱 높아진 API 모듈(tf.layers, tf.metrics 및 tf.losses) - skflow와 TF Slim을 통합한 후 tf.contrib.learn에서 가져왔습니다.

CPU 및 GPU를 대상으로 하는 TensorFlow 그래프를 위한 도메인 특수 용도 컴파일러인 XLA를 시험용으로 출시합니다. XLA는 빠르게 진화하고 있으며 향후 릴리스에서 더 진보할 것으로 기대합니다.

라이브 TensorFlow 프로그램의 디버그에 활용할 수 있는 명령줄 인터페이스 및 API인 TensorFlow Debugger(tfdbg) 소개

객체 검색 및 현지화, 카메라 기반 이미지 양식화에 대한 새로운 Android 데모 추가

설치 관련 개선 사항: Python 3 Docker 이미지가 추가되었으며, TensorFlow의 pip 패키지가 이제 PyPI와 호환됩니다. 즉, 이제 pip install tensorflow를 간단히 호출하여 TensorFlow를 설치할 수 있습니다.

저희는 전 세계 TensorFlow 커뮤니티에서 이루어지는 발전 속도에 전율을 느끼고 있습니다. TensorFlow 1.0과 이 솔루션이 어떻게 사용되는지에 대한 자세한 내용을 들어보려면 더 높은 수준의 API에서 모바일 환경의 TensorFlow, 그리고 새롭게 제공되는 XLA 컴파일러에 이르기까지 최근 업데이트된 사항과 TensorFlow의 흥미로운 사용 사례를 소개하는 TensorFlow 개발자 회담 YouTube 동영상을 시청해보시기 바랍니다.

여기TensorFlow Serving 같은 기존 도구에 대한 업데이트FoldEmbedding ProjectorGitHub 이슈Stack Overflow@TensorFlowdiscuss@tensorflow.org

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