du 29 janvier 2018
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La nouvelle révision du kit de Google pour le développement de réseaux neuronaux introduit d'importants apports.

La version 1.5 intègre ainsi le support de CUDA 9 et de la bibliothèque cuDNN qui permet d'exploiter l'API de NVIDIA au sein de ce type de projet. Cela débloque pour les développeurs les fonctionnalités des derniers GPU de l'entreprise, une compilation plus rapide et des performances supposément améliorées.

Outre bon nombre d'autres changements listés sur GitHub, TensorFlow 1.5 permet aux développeurs intéressés de se pencher sur deux préversions : la version Lite du framework ainsi que l'Eager Execution.

La première permet dans les grandes lignes d'entraîner un modèle TensorFlow classique, puis d'en faire un fichier .tflite qu'un appareil mobile pourra exécuter localement, lui évitant la phase d'entrainement. La seconde débloque une demande des développeurs : faire exécuter les opérations dès qu'elles sont appelées depuis Python.

Google reconnaît au passage qu'il peut rendre TensorFlow plus simple à apprendre, et le développement plus intuitif. L'éditeur fournit un guide utilisateur, une présentation générale ainsi qu'une documentation pour l'API.

TensorFlow 1.5 : plusieurs changements majeurs, dont la compatibilité CUDA 9
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