TensorFlow 1.11.0 已正式发布!

[笔记]|[Deconv]|[CNN]可视化CNN隐藏层特征—AI学习笔记(1) AI学习笔记(1)—可视化CNN隐藏层特征 首先这篇笔记是在有限时间的背景下完成的,并且本人对于CNN的了解尚浅,仅作为自己后续查阅的笔记 文章目录AI学习笔记(1)—可视化CNN隐藏层特征CNN的理解反池化过程反向传播算法(机器学习?)关于DeconvNet的理解Deep Visualization Toolbox给予CNN训练所需的海量数据CNN(图片识别)使用案例特征可视化的样例:Dee... 阅读详情

来源 | TensorFlow 公众号

TensorFlow 1.11.0 版本正式发布啦!

本文将为大家介绍此版本的一些重大改变、主要功能和改进、Bug 修复以及其他变化。

主要特点和改进

Nvidia GPU:

  • 现在(根据 TensorFlow 1.11)预构建的二进制文件是针对 cuDNN 7.2 和 TensorRT 4
    构建的。请查看升级的安装指南:Installing TensorFlow on
    Ubuntu(www.tensorflow.org/install/ins…

Google Cloud TPU:

  • 针对 Google Cloud TPU 上的 Keras 的实验性 tf.data 集成
  • 在 Google Cloud TPU 上对 Eager Execution 进行试验性/预览支持

分布式策略:

  • 为 tf.keras 添加 multi-GPU 分布式策略支持。fit,evaluate,predict 开始支持分布式
  • 在 Estimator 中添加 multi-worker 的分布式策略支持和独立客户端支持。 查看 [README]
    (github.com/tensorflow/…) 了解更多细节

添加 C, C++, 和 Python 函数来查询内核

重大改变

Keras:

  • tf.ker
【更新发布】TensorFlow 2.4 新功能一览! TensorFlow 2.4 正式发布!随着对分布式训练和混合精度提供更多支持,加入新的 Numpy 前端及用于监控和诊断性能瓶颈的工具,这个版本的亮点在于推出新功能,以及对性能和扩展方面的增强。 tf.distribute 的新增功能 参数服务器策略 在版本 2.4 中,实验性引入了tf.distribute模块的支持,可通过ParameterServerStrategy和自定义训练循环对 Keras 模型进行异步训练。与MultiWorkerMirroredStrateg... 阅读详情

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