Das war der Gipfel!

TensorFlow Developer Summit 2018: Google stellt TensorFlow.js vor
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Google arbeitet weiter fleißig an TensorFlow und hatte am 30. März zum Developer Summit nach Mountain View geladen. Neben einer Rückschau auf Erreichtes gab es einige Neuerungen zu bestaunen. Außerdem setzt Google weiter auf mehr Zusammenarbeit in der Community und mehr Austausch.

Am 30. März 2018 hat das zweite TensorFlow Developer Summit in Mountain View stattgefunden. Mit rund 500 Teilnehmern vor Ort und Tausenden online machte die Konferenz klar, welche Bedeutung Googles Machine-Learning-Programmbibliothek inzwischen hat. Das zeigt auch, in wie vielen verschiedenen Bereichen TensorFlow inzwischen zum Einsatz kommt: Von der Suche neuer Planeten bis zur Unterstützung für Manoik-Bauern in Westafrika.

TensorFlow wird polyglott: TensorFlow.js & TensorFlow für Swift

Um die Arbeit an TensorFlow weiter zu verbessern und die Community enger einzubinden, hat sich Google einiges vorgenommen. Neben Neuerungen für Python-Entwickler (dazu später mehr) ist TensorFlow jetzt auch für JavaScript verfügbar. Mit TensorFlow.js sollen Entwicklern neue Wege, besonders auf Client-Seite, eröffnet werden. Das interaktive Machine Learning und die Möglichkeit, alle Daten auf der Client-Seite zu belassen, betonen die Entwickler von Google, seien Kerneigenschaften von TensorFlow.js. Module lassen sich demnach vollständig im Browser erstellen und trainieren, TensorFlow- und Keras-Modelle können importiert werden, nachdem sie für Inferenzen mittels WebGL-Beschleunigung trainiert wurden. Ein unterhaltsames Beispiel für solche Anwendungen ist das Spiel Emoji Scavanger Hunt.

TensorFlow.js / Quelle:

Für die Arbeit mit Python haben die Entwickler bei Google Eager Execution vorgestellt, welches die Unterscheidung von Konstruktion und Ausführung von Berechnungsgraphen aufheben soll. So kann derselbe Code genutzt werden, um mit Eager Exection zu programmieren und mit der Estimator High-Level-API einen equivalenten Graphen für das Training zu erstellen. Außerdem sollen Estimator-Modelle zukünftig dank einer neuen Methode auf mehreren GPUs auf einer einzigen Maschine ausführen. So soll die Skalierung von Modellen mit möglichst wenigen Änderungen am Code durchführbar sein.

Auch für Swift soll ein Open-Source-Projekt im Laufe des Aprils veröffentlicht werden. Die Unterstützung für Intel- und Nvidia-Hardware wurde im Übrigen ebenfalls verbessert.

Datenanalyse & Debugging

Der Tatsache, dass bei der Datenanalyse statistische und probabilistischen Methoden eine wichtige Rolle spielen, will Google ebenfalls besser Rechnung tragen. Dazu soll ab sofort die Nutzung von Bayes’schen Analysen über das TensorFlow Probability API beitragen. In der Bibliothek finden sich Bausteine wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Stichprobenverfahren und neue Metriken.

Um das Debugging zu erleichtern, wurde dem TensorBoard ein graphisches Debugger-Plug-in hinzugefügt. Mit diesem sollen die Inspektion und das Durcharbeiten von Nodes vereinfacht werden. Außerdem wurde mit Nucleos eine spezielle Bibliothek für genetische Analysen vorgestellt. Zudem wurde TensorFlow Lite einem Update unterzogen, sodass neben Android und iOS zukünftig auch auf dem Raspberry Pi mit TensorFlow Lite gearbeitet werden kann.

Mehr Kommunikation

Eine weitere interessante Neuerung ist die Einführung des TensorFlow Hub. Wie der Name schon verrät, soll die Bibliothek dazu dienen, den Austausch von Modulen zu verbessern. So können die dort eingestellten Module für ähnliche Anwendungen erneut verwendet und angepasst werden. Entwickler müssen so ihre Modelle nicht immer wieder neu trainieren, sondern können von der Erfahrung anderer genauso profitieren, wie ihre eigenen Erfahrungen teilen.

Damit der Austausch unter Entwicklern besser wird und nicht nur Tensoren sondern auch Informationen im Flow bleiben, hat Google bei der Konferenz einen YouTube-Kanal und einen offiziellen Blog gestartet. Neben der bisher bestehenden Community-Seite gibt es jetzt auch neue Mailing-Listen und Special Interest Groups.

Wer sich dafür interessiert, was es noch so Neues auf der Konferenz gab und mehr über Anwendungsbeispiele lernen möchte, findet die Infos im Google Developers Blog.

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