TensorFlow 1.10.1 发布，谷歌开源机器学习库

内容简介：开源机器学习库 TensorFlow 1.10.1 发布了，本次更新主要是修复了 bug，具体如下： Bug 修复和其他变更 tf.keras: 修复 Cloud TPU 上的 keras。不会再为 Windows 构建新的二进制文件 源码下载 https://github.com...

开源机器学习库 TensorFlow 1.10.1 发布了，本次更新主要是修复了 bug，具体如下：

Bug 修复和其他变更

• tf.keras:

• 修复 Cloud TPU 上的 keras。不会再为 Windows 构建新的二进制文件

源码下载 https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.10.1

TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。

TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow 的自动分化（auto-differentiation）。通过灵活的 Python 接口，要在 TensorFlow 中表达想法也会很容易。

TensorFlow 对于实际的产品也是很有意义的。将思路从桌面 GPU 训练无缝搬迁到手机中运行。

示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 + 0.3

# Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b
# (We know that W should be 0.1 and b 0.3, but TensorFlow will
# figure that out for us.)
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = W * x_data + b

# Minimize the mean squared errors.
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

# Before starting, initialize the variables.  We will 'run' this first.
init = tf.global_variables_initializer()

# Launch the graph.
sess = tf.Session()
sess.run(init)

# Fit the line.
for step in range(201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0:
        print(step, sess.run(W), sess.run(b))

# Learns best fit is W: [0.1], b: [0.3]

【声明】文章转载自：开源中国社区 [http://www.oschina.net]

以上所述就是小编给大家介绍的《TensorFlow 1.10.1 发布，谷歌开源机器学习库》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！

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