{"id":25292,"date":"2020-12-18T18:26:15","date_gmt":"2020-12-18T17:26:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.multimediaweb.eu\/web-agency\/tensorflow-2-4-le-novita-programmazione-html-it\/"},"modified":"2020-12-18T18:26:18","modified_gmt":"2020-12-18T17:26:18","slug":"tensorflow-2-4-le-novita-programmazione-html-it","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.multimediaweb.eu\/web-agency\/tensorflow-2-4-le-novita-programmazione-html-it\/","title":{"rendered":"TensorFlow 2.4: le nuovo |  HTML.it"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>Nell\u2019ambiente del <strong>machine learning<\/strong>, i framework sul serio robusti e performanti destinati allo svolgimento nato da applicazioni moderne e professionali si contano sulla uomo di punta delle dita. Paio dei principalmente diffusi ed apprezzati sono <a href=\"https:\/\/www.html.it\/28\/04\/2020\/pytorch-1-5-python-tutte-le-novita\/\">PyTorch<\/a> e <strong>TensorFlow<\/strong> (quest\u2019disperato <a href=\"https:\/\/www.html.it\/02\/10\/2019\/tensorflow-2-0-integrazione-con-keras\/\">unitamente a Keras<\/a>). <\/p>\n<p>Quello svista 14 dicembre \u00e8 l&#8217;essere rilasciato <strong>TensorFlow 2.4<\/strong>, i quali valico nonostante s\u00e9 diverse nuovo interessanti (alcune relative quandanche all\u2019inserimento nonostante <strong>Keras<\/strong>).  questo roba cercheremo nato da abbreviare quelle principali.<\/p>\n<h2>Keras: le nuovo<\/h2>\n<p>Partendo dal quota nato da astrazione principalmente spesso, le prime nuovo principalmente interessanti sono quelle i quali riguardano <strong>Keras<\/strong>, a questo punto attraverso distinto al tempo dei tempi sfuriata integrante nato da TensorFlow. Nella notizia interpretazione del framework, \u00e8 l&#8217;essere appunto progredito il fondamento alla <strong>esattezza mista<\/strong>, introducendo tipi poich\u00e9 <code>float16<\/code> i quali possono  esistere utilizzati  <code>float32<\/code> (ecco supportato). Questo garantisce la casualit\u00e0 nato da rifiorire le prova dei modelli addestrati, in questo modo poich\u00e9 quelle dei processi nato da tirocinio, nonostante un  nato da prestazioni nato da un castaldo simile a 3 su GPU, e del 60% sulle TPU.<\/p>\n<p>Per fortuna fare uso al in modo migliore la esattezza mista, sono stati introdotti nuovi ottimizzatori e layer specifici, il cui prassi \u00e8 descritto per un <a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/mixed_precision\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">apposito tutorial nella documentazione di Keras<\/a>.<\/p>\n<p>Altre nuovo i quali riguardano Keras sono alcune nuove opzioni nato da <strong>personalizzazione<\/strong> degli algoritmi nato da ottimizzazione (poich\u00e9 i parametri <code>gradient_transformers<\/code> e <code>gradient_aggregator<\/code>, introdotti per <code>tf.keras.optimizer.Optimizer<\/code>), ed ulteriori perfezionamenti relativi alle API funzionali.<\/p>\n<h2>Inserimento nonostante NumPy<\/h2>\n<p>Un\u2019altra autorevole aumento a TensorFlow riguarda il d&#8217;attualit\u00e0 fondamento (fino ad ora per tappa sperimentale) a <strong>NumPy<\/strong>, i quali ha quello  nato da lasciare l\u2019interpretazione nato da raccolta di leggi basato su questo schema, per espediente i quali possa esistere accelerato strada le API nato da TensorFlow. Ci\u00f2 permetter\u00e0, ad campione, i quali una applicazione TensorFlow-NumPy possa esistere eseguita operando sia su oggetti nato da sorta <code>tf.Tensor<\/code>, sia su array NumPy (<code>np.ndarray<\/code>).<\/p>\n<h2> parallela<\/h2>\n<p> dei principali punti nato da potere nato da TensorFlow \u00e8 la  nato da <strong>parallelizzare l\u2019interpretazione del raccolta di leggi<\/strong>, all&#8217;occorrenza sfruttando la sensibilit\u00e0 nato da GPU e dei relativi driver (leggasi <a href=\"https:\/\/www.html.it\/12\/11\/2013\/nvidia-niente-piu-cuda-per-le-cpu-a-32-bit\/\">nVidia CUDA<\/a>).  \u00e8 successivamente un evenienza se non altro una delle principali nuovo introdotte nonostante TensorFlow 2.4 riguarda le ottimizzazioni del schema <code>tf.distribute<\/code>, nonostante un  fondamento (seppur fino ad ora sperimentale) per emotivit\u00e0 il <strong>tirocinio asincrono<\/strong> dei modelli e la casualit\u00e0 nato da personalizzare i cicli nato da tirocinio. <\/p>\n<p>Senza fine per questo schema, le comodit\u00e0 offerte dalla genere <code>MultiWorkerMirroredStrategy<\/code> sono state \u201cpromosse\u201d, fuoriuscendo dalla tappa sperimentale ed inserendosi con le API stabili.<\/p>\n<h2>TensorFlow Profiler<\/h2>\n<p>Una volta nato da murare questa sguardo generale nato da TensorFlow 2.4, vale la sforzo alludere quandanche la suite nato da strumenti del <strong>TensorFlow Profiler<\/strong>, i quali permette nato da adeguare al in modo migliore sia le prova nato da tirocinio i quali le risorse utilizzate dai modelli realizzati strada questo framework. Si tratto nato da un catena nato da <strong>strumenti ad API nato da diagnostica<\/strong>  utili, principalmente se si hanno vincoli stringenti sull\u2019hardware, o anche per emotivit\u00e0 ottimizzare al in modo migliore le prova una volta nato da muoversi per formazione.<\/p>\n<p>\u00c8 l&#8217;essere per di pi\u00f9 propagandato il <strong>TFLite Profiler<\/strong>, i quali permette nato da adempiere diagnostica dei modelli realizzati nonostante <a href=\"https:\/\/www.html.it\/15\/11\/2017\/tensorflow-diventa-lite-per-il-mobile\/\">TensorFlow Lite<\/a> (estremamente propizio, successivamente, se si ha a i quali fare a pezzi nonostante app non fisso).<\/p>\n<h2>Altre nuovo per TensorFlow 2.4<\/h2>\n<p>Insomma, \u00e8 l&#8217;essere progredito il fondamento a <strong>CUDA 11<\/strong> (ultima interpretazione dei driver nato da nVidia), e la relativa cuDNN 8 per emotivit\u00e0 il fondamento al <strong>deep learning<\/strong>.<\/p>\n<p>Queste, tuttavia, sono soletto alcune delle principali nuovo introdotte nonostante quest\u2019disperato rilascio. Chi volesse ricavare  dettagli pu\u00f2 tuttavia fare a pezzi  alle <a href=\"https:\/\/github.com\/tensorflow\/tensorflow\/releases\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">note di rilascio<\/a>.<\/p>\n<p><em>Principio<\/em>: <a href=\"https:\/\/blog.tensorflow.org\/2020\/12\/whats-new-in-tensorflow-24.html\" class=\"text-link text-link--special\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"><span class=\"underline\">TensorFlow Blog<\/span><i class=\"ico-external\"\/><\/a><\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"http:\/\/feedproxy.google.com\/~r\/htmlitedit\/~3\/VNzYksu6bCQ\/\">Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nell\u2019ambiente del machine learning, i framework sul serio robusti e performanti destinati allo svolgimento nato da applicazioni moderne e professionali si contano sulla uomo di punta delle dita. 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