Annonce de la version bêta de TensorFlow 2.0

Nous sommes ravis d'annoncer la sortie de la version bêta de TensorFlow 2.0 aujourd'hui. Il peut être installé en utilisant:

>  pip install tensorflow==2.0.0-beta0

Exécution rapide par défaut pour un développement et un débogage rapides et intuitifs
@tf.function pour les performances et la portabilité des graphiques

Dans cette version bêta, nous avons terminé de renommer et de désapprouver les symboles pour l'API 2.0. Cela signifie que l'API actuelle est définitive et est également disponible en tant que module de compatibilité v2 dans la version TensorFlow 1.14 . (Une liste de tous les changements de symboles peut être trouvée ici .) Nous avons également ajouté la prise en charge 2.0 des fonctionnalités Keras telles que le sous- classement des modèles, simplifié l'API pour les boucles d'entraînement personnalisées, ajouté la prise en charge de la stratégie de distribution pour la plupart des types de matériel, et bien plus encore.

Les composants de base de l'écosystème de produits TensorFlow tels que TensorBoard, TensorFlow Hub, TensorFlow Lite et TensorFlow.js fonctionnent avec la version bêta. La prise en charge des composants TensorFlow Extended (TFX) et des pipelines de bout en bout est toujours en cours.

Nous avons résolu plus de 100 problèmes que vous avez signalés par rapport à la version alpha, et nous continuons à itérer sur ce qui reste. Nous apprécions tous vos commentaires car ils nous ont aidés à arriver là où nous en sommes aujourd'hui. S'il vous plaît continuez à venir!

Entre la version bêta et la version candidate (RC) de la version 2.0 finale, nous terminerons la prise en charge des modèles Keras sur les Cloud TPU et les pods TPU, nous travaillerons davantage sur les performances et résoudrons encore plus de problèmes. Une liste des problèmes TensorFlow 2.0 ouverts connus se trouve sur le suivi des problèmes , et vous pouvez suivre notre progression dans les notes de publication .

Nous visons à atteindre RC cet été. En attendant, veuillez tester la version bêta et faire part de vos commentaires! Pour en savoir plus sur TensorFlow 2.0, rejoignez notre liste de diffusion des développeurs , notez les problèmes avec la balise 2.0 et consultez nos documents .

La bêta de l'application Longevity est rouverte aux nouveaux testeurs pour une durée limitée !!

**MISE À JOUR : Le formulaire de candidature à la bêta est désormais ouvert à un nombre illimité de testeurs jusqu'à vendredi 23h59 UTC ! Réservez votre place maintenant! — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — - Salutations aux futurs supercentenaires, Rejuve.AI est ravi d'annoncer que nous rouvrons temporairement notre Bêta fermée pour l'application Longevity pour iOS et Android.

Classification d'images binaires avec Tensorflow

Classer des images de chats et de chiens à l'aide d'un réseau neuronal convolutif dans Tensorflow

Dans cet article, nous verrons comment construire un modèle de classification binaire avec Tensorflow pour différencier les chiens et les chats dans les images. En nous inspirant d'un célèbre concours sur Kaggle et de son ensemble de données, nous utiliserons cette tâche pour apprendre comment importer l'ensemble de données compressé à partir du Web.

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Comment sauver la planète et gagner de l'argent

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