Machine Learning: TensorFlow wird fit für Java und GPUs

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Der erste Release Candidate für Version 1.0 der Open-Source-Bibliothek steht nun unter anderem mit komplett überarbeiteter Python-API, domänenspezifischem TensorFlow-Graphen-Compiler, Debugger und einer Java-API bereit.

Die Entwickler der von Google freigegebenen Machine-Learning-Bibliothek TensorFlow haben nach der Umsetzung einiger großer Neuerungen einen Release Candidate für ihre erste Hauptversion veröffentlicht. Neben neuen Android-Demos zum Erkennen und Verfolgen von Personen sowie zum künstlerischen Nachbearbeiten von Bildern enthält TensorFlow auch eine Reihe technischer Ergänzungen.

So steht beispielsweise mit XLA (Accelerated Linear Algebra) eine sehr frühe Version eines Compilers für lineare Algebra zur Verfügung, der TensorFlow-Graphen für GPUs (bisher NVIDIA) und CPUs optimieren soll. Um schneller Fehler zu finden, ist nun zudem ein Debugger in TensorFlow enthalten.

Da die Projektbetreiber unter anderem die Python-API überarbeitet haben, um Aufrufe und ähnliches der Syntax der Sprache stärker anzunähern, müssen Entwickler bisher entwickelte Python-Skripte aktualisieren. Zwar gibt es dafür ein Tool, beim Einsatz ist allerdings zu beachten, dass es nicht alle Funktionen automatisch aktualisieren kann und Handarbeit nötig ist. Das Tool sollte allerdings zuerst angewandt werden, da es sonst zu Fehlern kommen kann.

Noch nicht vollkommen ausgereift, aber zum Ausprobieren bereit sind die nun verfügbaren Java-Bindings der Bibliothek. Über weitere Änderungen informieren die Release Notes des Projekts. (jul)

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