TensorFlow 2.5.0 稳定版发布，包含重大改进

内容简介：TensorFlow 2.5.0 稳定版已发布，此版本增加了许多重要的新特性和重大改进。 新特性和改进 1. 增加了对 Python3.9 的支持。 2. tf.data tf.data 服务现已支持严格的轮循读取，这对于示例大小不同的同步训练工作负...

TensorFlow 2.5.0 稳定版已发布，此版本增加了许多重要的新特性和重大改进。

新特性和改进

1. 增加了对 Python 3.9 的支持。

2. tf.data

• tf.data 服务现已支持严格的轮循读取，这对于示例大小不同的同步训练工作负载很有用。利用严格的轮循读取，用户可以保证消费者在同一步骤中获得相似大小的示例。

• tf.data 服务现已支持可选压缩。以前，数据总是经过压缩，但现在可以通过向 tf.data.experimental.service.distribute(...) 传递 compression=None 来禁用压缩。

• tf.data.Dataset.batch() 现已支持 num_parallel_calls 和 deterministic 参数。num_parallel_calls 用于表示应并行计算多个输入批次。设置 num_parallel_calls 后，deterministic 参数用于表示可以按非确定性顺序获得输出。

• 由 tf.data.Dataset.options() 返回的选项不再可变。

• tf.data 输入流水线现在可以在调试模式下执行，该模式禁用任何异步、并行或非确定性，并强制 Python 执行（而不是跟踪编译的计算图执行）传入转换（如 map ）中的用户定义的函数。调试模式可以通过 tf.data.experimental.enable_debug_mode() 启用。

3. tf.lite

默认已启用基于 MLIR 的全新量化后端。

• 全新后端用于 8 int 的训练后量化。

• 全新后端移除了多余的重缩放因子，并修复了一些错误（共享权重/偏置、极小缩放因子等）。

• 将 tf.lite.TFLiteConverter 中的 experimental_new_quantizer 设置为 False，以禁用此变更。

4. tf.keras

• tf.keras.metrics.AUC 现已支持 logit 预测。

• 已在 Model.fit 中启用受支持的全新输入类型。tf.keras.utils.experimental.DatasetCreator，该类型需要可调用函数 dataset_fn。DatasetCreator 适用于所有 tf.distribute 策略，并且是参数服务器策略支持的唯一输入类型。

5. tf.distribute

• 现可在 tf.distribute.Strategy 范围内（tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy 和 tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy 除外）创建 tf.random.Generator。不同的副本将得到不同随机数的工作流。

• tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy 现在与 DatasetCreator 一起使用时，可通过 Keras Model.fit 进行训练。

6. TPU 嵌入支持

已将 profile_data_directory 添加到 _tpu_estimator_embedding.py 中的 EmbeddingConfigSpec。此功能允许将运行时收集的嵌入查找统计信息用于嵌入层分区决策。

7. PluggableDevice

第三方设备现可通过 StreamExecutor C API 和 PluggableDevice 接口以模块化方式连接至 TensorFlow。

• 通过内核和算子注册 C API 添加自定义算子和内核。

• 使用计算图优化 C API 注册自定义计算图优化通道。

  • StreamExecutor C API

    https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20200612-stream-executor-c-api.md

  • PluggableDevice

    https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20200624-pluggable-device-for-tensorflow.md

  • 以模块化方式

    https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20190305-modular-tensorflow.md

  • 内核和算子注册 C API

    https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20190814-kernel-and-op-registration.md

  • 计算图优化 C API

    https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20201027-modular-tensorflow-graph-c-api.md

8. 经过 Intel 优化的 TensorFlow 的 oneAPI 深度神经网络库(oneDNN)CPU 性能优化现已在官方 x86-64 Linux 和 Windows 版本中发布。

• 经过 Intel 优化的 TensorFlow

  https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/intel-optimization-for-tensorflow-installation-guide.html

• oneAPI 深度神经网络库(oneDNN)

  https://github.com/oneapi-src/oneDNN

• 默认情况下，这些性能优化功能处于关闭状态。通过设置环境变量 TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=1 可启用这些功能。

• 不建议在 GPU 系统中使用这些功能，因为它们尚未经过 GPU 的充分测试。

9. 利用 CUDA11.2 和 cuDNN 8.1.0 构建 TensorFlow pip 软件包。

重大变更

• 已将 TF_CPP_MIN_VLOG_LEVEL 环境变量重命名为 TF_CPP_MAX_VLOG_LEVEL，以正确描述其影响。

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稿源：Tensorflow公众号

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网

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