Google推出AI語言TensorFlow 1.0 人人都可自己養人工智慧

直到不久以前,建立與訓練神經網路是資深電腦科學家及研究所學生的專利。不過在一些開放原始碼機器學習框架,像是Theano、Spark ML、微軟的CNTK及Google TensorFlor相繼出現後,情況就不一樣了。其中又以威力強大、好用、功能多及用戶數成長快速的TensorFlow最為突出。而本周釋出TensorFlow 1.0後,Google也將機器學習應用層面推向更多方面。

直到不久以前,建立與訓練神經網路是資深電腦科學家及研究所學生的專利。不過在一些開放原始碼機器學習框架,像是Theano、Spark ML、微軟的CNTK及Google TensorFlow相繼出現後,情況就不一樣了。其中又以威力強大、好用、功能多及用戶數成長快速的TensorFlow最為突出。而本周釋出TensorFlow 1.0後,Google也將機器學習應用層面推向更多方面。

TensorFlow再也不只用於神經網路

為了讓TensorFlow成為用途更廣的機器學習框架,Google在其中內建了Estimator(模擬器)功能,並支援多項傳統機器學習演算法,包括K-means、SVM(Support Vector Machines)及Random Forest等。雖然其他框架如SparkML也支援這些工具,但是TensorFlow還將之整合神經網路,使其成為解決混合性問題的最佳選擇。

TensorFlow 1.0另外還具備極佳的效能及擴充性等優點。在一項標竿測試中,TensorFlow在一台64顆CPU的機器上執行訓練,速度比單顆CPU要快上60倍。

有了Kera,人人都能架設出下一個超級電腦HAL 9000

雖然TensorFlow很強大,但要直接在其API裡架構繁複的模型,則需要一點知識和用心的程式撰寫,這在一些高階模型像是遞歸神經網路及LSTM(Long Short Term Memory model,長短期記憶)尤其如此。Keras程式介面可為TensorFlow(及Theano)加上一層使用者友善的介面,使高階網路的建構好像變得很簡單。

Google Summit大會上,Keras作者Francois Chollet展示架構看影集及回答相關問題的網路有多容易,只要一頁程式碼就夠了!當然,要知道如何把那麼多層整合於模型中需要相當功力,但實際架起來卻相當輕鬆。Keras還包含許多方便安裝的訓前模型。想到過去為模型訓練組合大型資料集有多不容易,以及訓練的複雜性有多高,光是這一點就讓開發人員生活輕鬆不少。

使你的智慧型手機更智慧好幾倍

TensorFlow最令人驚嘆的一項新功能是它的模型可以跑在許多智慧型手機上。TensorFlow 1.0甚至可跑在Qualcomm Snapdragon 820 CPU的Hexagon DSP上頭。Google已經將它用來離線執行Translate及Word Lens等應用。在此之前,翻譯或語音辨識等這類複雜的演算都需要即時連到雲端及後台伺服器才可以。

TensorFlow另外也曾搬到IBM POWER架構上形成PowerAI方案,或是跑在Movidius的Myriad 2專用處理器上。

開始使用TensorFlow

現在TensorFlow 1.0已經開放(https://www.tensorflow.org/)下載。現在Keras是分開的套件,你可以用PIP或你習慣的套件管理軟體來安裝,但Google計畫在1.2版中內建到TensorFlow裡去。當中有一些變更,但其實改變都不很大。必要時,Google甚至提供方便好用的腳本語言幫你升級現有程式。

和一般機器學習工具一樣,如果你跑在支援的GPU上效能會更好,但現在你甚至有雲端可選。例如Y Combinator支援的新創公司Floyd Hub的GPU系統就內建TensorFlow和其他機器學習工具,可按使用時間出租,使模型的訓練及執行變得更簡單。

Source: ExtremeTech

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