TensorFlow 2.0「開発者プレビュー」が利用可能になりました

TensorFlow 2.0 プレビューが利用可能になりました。最近、Google AI チームのメンバーである Martin Wicke 氏が、この最新のディープラーニング フレームワークの「開発者プレビュー」をソーシャル ネットワークで公開しました。このバージョンは、フレームワークが毎晩更新されるため、「ナイトリー バージョン」とも呼ばれています。これは安定したバージョンではありませんが、開発者はこれを試して、新しいバージョンの機能に慣れることができます。

ただし、TensorFlow 2.0 でも、現時点では Python 3.7 はサポートされていません。

一部のネットユーザーは次のようにも述べた。

ナイトリー ビルドはベータ ビルドに近いため、ユーザーに今後のリリースのプレビューと新機能の使用/貢献の機会が提供されます。 Nightly バージョンは、決して本番環境向けに設計された安定したバージョンではありません。開発者が使用している最新の機能をテストすることを目的としています。ドキュメントは自動的に提供されず、バグが見つかる可能性があり、機能の可用性は保証されません。

プレビュー版公式ページ: https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf

開発者は次のコードを入力してプレビュー バージョンをインストールできます。

 pip インストール tf-nightly- 2.0 -preview

GPU バージョンをインストールするには:


 pip で tf-nightly-gpu- 2.0 -previewをインストールします

現在のバージョン番号は: tf-nightly-2.0-preview-1.13.0.dev20181214 です。

TensorFlow 2.0 は、tf-nightly-2.0-preview および tf-nightly-gpu-2.0-preview として pypi で利用できるようになりました。また、(configure を実行した後) bazel コマンドに --config=v2 を渡すことで、ソースからリリースをビルドすることもできます。 TensorFlow 2.0 は同じソース ツリーからビルドされるため、ソースからビルドする場合は、マスターからビルドするだけで済みます。

Nightly バージョンで生成されたドキュメントは、公式プレビュー ページから入手できます。 Nightly はまだ開発中であるため、ドキュメントはいつでも役に立たなくなったり不完全になる可能性があります。

TensorFlow 2.0 の開発において、Google は使いやすさに重点を置き、計算の指定方法と実行方法に大きな変更を加えました。 2018 年秋に公開された RFC (https://github.com/tensorflow/community/tree/master/rfcs) では、このような大きな変更が実装されました。

pip パッケージには、(ほとんどの) 1.x TensorFlow コードをアップグレードして、Nightly でインストールされた 2.0 で実行できるようにするコンバーター ツールが付属しています。 tf_upgrade_v2 ツールは、互換性モジュール tf.compat.v1 を多用します。このモジュールには、TensorFlow 1.x に存在するすべてのシンボルとその元の機能が含まれています。さらに、アップグレード ツールはまだ開発中であり、複雑なプロジェクトでは機能しない可能性があります。

この Nightly バージョン 2.0 はまだ不完全です。そのため、Google は、安定性が保証されておらず、未解決のパフォーマンス問題が残っており、一部の機能が欠落しており (たとえば、一部の分散メカニズムのみがサポートされており、特に TPU サポートはまだ不完全)、TensorFlow エコシステムが 2.0 と同期して更新されていない (たとえば、TFHub) と述べています。 Google は、2.0 アルファ版を作成する前にこれらの問題に対処すると述べた。

Nightly バージョンを試してみたい場合は、使用中に見つかった問題の報告を歓迎すると Google は述べています。

バグレポートの提出方法については、こちらをご覧ください: https://github.com/tensorflow/community/blob/master/governance/tensorflow-testing.md

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TensorFlow 2.0 は、主要な機械学習フレームワークにとって大きなマイルストーンです。新しいバージョンは、機械学習を誰もが利用できるようにすることを目指して、大幅な改良が行われています。ただし、これらの変更により、ベテラン ユーザーはフレームワークの使用方法を再度学習する必要が生じる可能性があります。

昨年 9 月、Google は開発者会議で、TensorFlow 2.0 バージョンでは Eager モードがデフォルトの実行モードになり、開発者がよりシンプルかつ効率的にプロトタイプを構築できるようになると発表しました。

馮一菲氏は開発者会議で、TensorFlow 2.0のベータ版は2018年末（少し遅れているようだ）にリリースされ、正式版は2019年第1四半期（遅くとも第2四半期）にリリースされる予定だと述べた。イーガー モードがデフォルト設定になると、開発者はプロトタイプの構築後に AutoGraph を使用して、イーガー モードで構築されたモデルを計算グラフに自動的に変換できるようになります。開発者は、AutoGraph によって生成された計算グラフをさらに最適化したり、Eager モードをオフにして計算グラフを自分で構築したりすることもできます。