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TensorFlow 2.0 disponible : facilités de déploiements et meilleures performances

Les développeurs peuvent télécharger depuis hier soir la version finale de TensorFlow 2.0, un framework open source (licence Apache 2.0) dédié pour rappel à l’apprentissage automatique et créé par Google.

Les nouveautés sont évidemment nombreuses, avec des améliorations sur les API de bas niveau, la suppression des interfaces redondantes, un accès plus simple pour les développeurs Python, une meilleure intégration avec Keras ou encore l’activation par défaut de l’eager execution, qui déclenche immédiatement l’évaluation des opérations, sans construire de graphes.

Le format de fichier SavedModel a en outre été « standardisé », améliorant la cohérence de l’ensemble et facilitant le déploiement. Les modèles pourront être entrainés sur TensorFlow, déployés avec TensorFlow Serving, utilisés sur mobile via TensorFlow Lite ou exécutés dans un navigateur (ou Node.js) via TensorFlow.js.

L’API Distribution Strategy veut simplifier la répartition des entrainements à travers les différents nœuds de calcul. Les configurations multi-GPU sont prises en charge et Google évoque des performances multipliées par trois avec les puces Volta et Turing.

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