xla Stabilität und Leistung

XLA (Accelerated Linear Algebra) ist ein domänenspezifischer linearer Algebra-Compiler, der TensorFlow-Berechnungen optimiert. Er kann die Laufgeschwindigkeit von Servern und mobilen Plattformen verbessern und die Speichernutzung verbessern und Portabilität. Das XLA-Framework ist experimentell und befindet sich noch in der aktiven Entwicklung.                                                                                                              (Empfohlenes Lernen: phpstorm)

TensorFlow 1.12.0-rc2 wurde veröffentlicht.

TensorFlow ist Googles maschinelles Lernsystem der zweiten Generation und das derzeit beliebteste Framework für maschinelles Lernen.

Die wichtigsten Updates sind wie folgt:

Verbesserung der XLA-Stabilität und -Leistung.

Korrektur der TensorBoard-Zusammenfassungsstatistiken für einzelne Replikate in der Cloud ML Engine.

Hauptfunktionen und Verbesserungen:

Keras-Modelle können jetzt direkt in das SavedModel-Format (tf.contrib.saved_model.save_keras_model()) exportiert und mit Tensorflow-Serving verwendet werden.

Keras-Modelle unterstützen jetzt die Auswertung mit tf.data.Dataset.

TensorFlow-Binärdateien werden standardmäßig mit verknüpfter XLA-Unterstützung erstellt.

Ignite-Datensatz zu contrib/ignite hinzugefügt, der die Verwendung von Apache Ignite ermöglicht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonxla Stabilität und Leistung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!