Translate

2017年7月21日金曜日

TensorFlow 1.3.0 rc0 がリリースされたことを知る

今朝、Twitterのタイムラインに

があがっていたので、リリースノートを勝手翻訳してみた。
以下参考にする方は at your own risk で参照のこと。

-----
TensorFlow 1.3.0-rc0


Release.1.3.0


主な機能と改善点



  • Tensorflowライブラリにcanned estimatorを追加。追加されたestimatorsのリスト:DNNClassifier、DNNRegressor、LinearClassifer、LinearRegressor、DNNLinearCombinedClassifier、DNNLinearCombinedRegressor
  • すべての組み込みバイナリをcuDNN 6でビルド。
  • GCSファイルシステムにファイルキャッシュを追加し、ファイル内容の設定を最大限に変更可能に。これにより、ファイルの内容をクローズ/オープン境界でキャッシュ可能に。
  • tf.gatherに軸パラメータを追加。
  • tf.padにconstant_valuesキーワードを追加。
  • データセットのインタリーブ変換を追加。
  • ConcatenateDatasetを追加して、2つのデータセットを連結。
  • Poetsトレーニングスクリプト用のTensorFlowにMobilenetサポートを追加。
  • 設定可能なブロックサイズとカウントでブロックキャッシュをGCSファイルシステムに追加。
  • SinhArcSinh bijectorが追加。
  • Dataset.list_files APIを追加。
  • Cloud TPUの新しい操作とPythonバインディングを紹介。
  • tensorflow-androidとの対称性のためのTensorFlow-iOS CocoaPodの追加
  • ClusterResolversの基本的な実装を紹介。
  • TensorShapeとPartialTensorShapeのメモリ表現を統一。その結果、テンソルの最大寸法は255でなく254に。
  • バージョン1.8.1を使用するようにLIBXSMMへの参照を変更。
  • TensorFlow Debugger(tfdbg):数値テンソル値のサマリーを-sフラグで表示して、print_tensorまたはptをコマンド。
  • 統計配布ライブラリtf.distributionsの初期リリース。
  • unary tf.whereとtf.nn.top_kのGPUカーネルと速度の改善。
  • 単調 Attentionラッパ が tf.contrib.seq2seq に追加。


APIの変更点



  • tf.RewriterConfigは1.2のリリース候補で利用可能になった後、Python APIから削除(これは実際のリリースではない)。 グラフの書き換えは、tf.RewriterConfigとしてではなく、利用可能。 代わりに、明示的なインポートを追加。
  • ネストされた構造を必要とする tf.contrib.data.Dataset APIへの変更を打ち切り。 リストは暗黙的に tf.Tensor に変換される。 既存のコードでリストの使用をタプルに変更する必要があるかもしれない。 さらに、 dicts はネストされた構造としてサポート。


contrib APIへの変更



  • ランク損失を改善可能な sampled-softmax variantを含む tf.contrib.nn.rank_sampled_softmax_lossを追加。
  • tf.contrib.metrics.{streaming_covariance, streaming_pearson_correlation} は、1単位の質量以下を見たときに nan を返すように変更。
  • contrib に時系列モデルを追加。 詳細は contrib/timeseries/ README.md を参照のこと。
  • tensorflow/contrib/lite/schema.fbs に完全一致を追加。


バグ修正とその他の変更


  • Pythonでint64 Tensorインデックスを使用してスライスすると、 'strides' と 'begin' dtype の不一致を修正。
  • 改良された畳み込みパディングのドキュメント。
  • タグ定数 gpu をGPUサポート付きのグラフに追加。
  • saved_model.utils は SparseTensors を透過的にサポートするように。
  • 非最大抑制のより効率的な実装。
  • 既にサポートしているオンライン L2 に加えて、 FtrlOptimizer に縮小タイプの L2 のサポートを追加。
  • モーメント計算における負の分散を修正。
  • UniqueOp ベンチマークテストを展開し、より多くの衝突のケースをカバー。
  • Mac上のGCSファイルシステムの安定性を向上。
  • HloCostAnalysis に時間推定を追加。
  • Estimator のコンストラクタの params がユーザー提供のパラメータの deepcopy ではないというバグを修正。このバグにより、誤って Estimator を作成した後にパラメータを変更して、未定義の動作が発生する可能性があった。
  • saver.restoreのsave_path のチェックを追加。
  • device_mgr のレガシ名でデバイスを登録すると、クラスタスペックで伝播された設定への移行が容易に。
  • VectorExponential がディストリビューションに追加。
  • bitwise_and 、 bitwise_or 、 bitwise_xor 、および invert 関数を含むビット単位のモジュールを追加。
  • 固定グリッドODE統合ルーチンを追加。
  • ScipyOptimizerInterface に境界を渡すことを許可。
  • fft_length パラメータの tf.spectral.rfft&tf.spectral.irfft を修正。
  • 'predict' メソッドを使用してエクスポートされたモデルシグネチャでは、入力キーと出力キーが無視され、  'inputs' と 'outputs' に書き換えられなくなった。モデルが1.2より前に異なる名前でエクスポートされ、テンソルフロー/サービングで提供されたモデルは、 'inputs' と 'outputs' を使用してリクエストを受け入れる。 1.2から、そのようなモデルはエクスポート中に指定されたキーを受け入れる。したがって、 'inputs' と 'outputs' を使った推論要求が失敗することがある。これを修正するには、トレーナコードで使用される実際の入力および出力キーを使用して要求を送信するように推論クライアントを更新するか、逆にトレーナコードを更新して入力および出力Tensorsの入力と出力をそれぞれ指定する。 'classify' と 'regress' メソッドを使用するシグネチャは、この変更の影響を受けない。入力キーと出力キーを以前と同じように標準化し続ける。
  • データセットAPIにメモリ内キャッシュを追加。
  • データセットイテレータのデフォルトの end_of_sequence 変数を false に設定。
  • [パフォーマンス] nn.bias_add を使用して use_bias = True に 2x を設定すると、 tf.layers.con2d のパフォーマンスが向上する。
  • iOSのサンプルを更新してCocoaPodを使用し、 tensorflow/examples/ios に移動。
  • tf.summary ops に family= attribute を追加して、Tensorboard で使用されるタブ名を制御して要約を整理できるように。
  • GPUが設定されている場合、 --config = cuda は不要に。代わりに、 configure スクリプトでGPUが要求されている場合は自動的にGPU用に構築される。
  • CPU/GPU多項式における小さな確率の誤ったサンプリングを修正。
  • セッション内で list_devices() APIを追加して、クラスタ内のデバイスを一覧表示。さらに、この変更により、 ListDevices マスタAPIがセッションの指定をサポートするように。
  • パラメータ化された分離可能な畳み込みの使用を許可。
  • TensorForest重回帰バグ修正。
  • フレームワークは現在 armv7 をサポート、 cocoapods.org は正しいページを表示するようになった。
  • CocoaPods用のiOSフレームワークを作成するためのスクリプト。
  • TensorFlowのAndroidリリースは、アプリケーションへの統合を容易にするため、 jcenter にプッシュされるように。詳細については、 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/android/README.md を参照のこと。
  • マルチGPU設定で tfdbg が機能しなくなるバグを修正。
  • tf.Session.make_callable で tfdbg が動作しないバグを修正。

貢献者の方々への謝辞


このリリースには、Googleの多くの人々からの寄付と次のものが含まれています:

4F2E4A2E, Adriano Carmezim, Adrià Arrufat, Alan Yee, Alex Lattas, Alex Rothberg, Alexandr Baranezky, Ali Siddiqui, Andreas Solleder, Andrei Costinescu, Andrew Hundt, Androbin, Andy Kernahan, Anish Shah, Anthony Platanios, Arvinds-Ds, b1rd, Baptiste Arnaud, Ben Mabey, Benedikt Linse, Beomsu Kim, Bo Wang, Boyuan Deng, Brett Koonce, Bruno Rosa, Carl Thomé, Changming Sun, Chase Roberts, Chirag Bhatia, Chris Antaki, Chris Hoyean Song, Chris Tava, Christos Nikolaou, Croath Liu, cxx, Czxck001, Daniel Ylitalo, Danny Goodman, Darren Garvey, David Brailovsky, David Norman, DavidNorman, davidpham87, ddurham2, Dhruv, DimanNe, Drew Hintz, Dustin Tran, Earthson Lu, ethiraj, Fabian Winnen, Fei Sun, Freedom" Koan-Sin Tan, Fritz Obermeyer, Gao, Xiang, Gautam, Guenther Schmuelling, Gyu-Ho Lee, Hauke Brammer, horance, Humanity123, J Alammar, Jayeol Chun, Jeroen BéDorf, Jianfei Wang, jiefangxuanyan, Jing Jun Yin, Joan Puigcerver, Joel Hestness, Johannes Mayer, John Lawson, Johnson145, Jon Malmaud, Jonathan Alvarez-Gutierrez, Juang, Yi-Lin, Julian Viereck, Kaarthik Sivashanmugam, Karl Lessard, karl@kubx.ca, Kevin Carbone, Kevin Van Der Burgt, Kongsea, ksellesk, lanhin, Lef Ioannidis, Liangliang He, Louis Tiao, Luke Iwanski, LáSzló Csomor, magixsno, Mahmoud Abuzaina, Marcel Hlopko, Mark Neumann, Maxwell Paul Brickner, mdfaijul, MichaëL Defferrard, Michał JastrzęBski, Michele Colombo, Mike Brodie, Mosnoi Ion, mouradmourafiq, myPrecious, Nayana Thorat, Neeraj Kashyap, Nelson Liu, Niranjan Hasabnis, Olivier Moindrot, orome, Pankaj Gupta, Paul Van Eck, peeyush18, Peng Yu, Pierre, preciousdp11, qjivy, Raingo, raoqiyu, ribx, Richard S.Imaoka, Rishabh Patel, Robert Walecki, Rockford Wei, Ryan Kung, Sahil Dua, Sandip Giri, Sayed Hadi Hashemi, sgt101, Shitian Ni, Shuolongbj, Siim PõDer, Simon Perkins, sj6077, SOLARIS, Spotlight0xff, Steffen Eberbach, Stephen Fox, superryanguo, Sven Mayer, Tapan Prakash, Tiago Morais Morgado, Till Hoffmann, Tj Rana, Vadim Markovtsev, vhasanov, Wei Wu, windead, Yan (Asta) Li, Yan Chen, Yann Henon, Yi Wang, Yong Tang, yorkie, Yuan (Terry) Tang, Yuxin Wu, zhengjiajin, zhongzyd, 黄璞

私たちは、問題を提起したか、解決するのを助け、質問し、質問に答えた人全員にも感謝しています。


ダウンロード




-----

canned estimatorってたしかDevSummitでいっていた、学習済みモデルのことだとおもっていたが分類器と回帰で学習済みってことはなさそうだけど..

さわってみないと、わからんか..


あと、これみよがしに

Monotonic Attention wrappers added to tf.contrib.seq2seq.

と書いてあるってことは、MonotonicでないMulti Head Self-AttentionT2Tを見てねってことなのだろう..

なお、もちろんDocker Hubのtensorflow/tensorflowlatest1.3.0-rc0になっていた。


p.s.
2017年8月7日現在は、rc2がでています。

https://twitter.com/tensorflow/status/893593513954344960

0 件のコメント:

既存アプリケーションをK8s上でコンテナ化して動かす場合の設計注意事項メモ

既存アプリをK8sなどのコンテナにして動かすには、どこを注意すればいいか..ちょっと調べたときの注意事項をメモにした。   1. The Twelve Factors (日本語訳からの転記) コードベース   バージョン管理されている1つのコードベースと複数のデプロイ 依存関係 ...