Le framework d’apprentissage automatique TensorFlow a reçu la première Release Candidate pour la version 2.8. Cette version mineure doit contenir des changements majeurs qui concernent différents composants comme le backend Keras ou TensorFlow Lite (TF Lite). Pour l’utilisation sur Windows Subsystem for Linux 2 (WSL 2), TensorFlow est maintenant considéré comme validé.
Sommaire
TensorFlow Lite apprend
Le framework open source TensorFlow Lite, inclus dans TensorFlow, est adapté à l’inférence sur les appareils mobiles et IoT. Il peut être utilisé avec certaines opérations (ops) de TensorFlow, mais pas avec toutes. Dans TensorFlow 2.8, TensorFlow Lite devrait bénéficier d’un support intégré pour cinq autres Ops, parmi lesquelles tf.where pour les types de données tf.int32/ tf.uint32/ tf.int8/ tf.uint8/ tf.int64 ainsi que l’opération tf.raw_ops.Bucketize sur une unité centrale.
En outre, la Release Candidate montre que TensorFlow Lite devrait obtenir la possibilité de déléguer le GPU pour sérialiser l’API Java. Le temps d’initialisation devrait ainsi être réduit jusqu’à 90% en cas d’utilisation d’OpenCL (Open Computing Language). De même, il est désormais valable Interpreter::SetNumThreads en faveur de InterpreterBuilder::SetNumThreads comme obsolète (deprecated).
Nouveautés et changements brutaux pour Keras
TensorFlow 2.8 devrait apporter un grand nombre de nouveautés à l’API Python tf.keras qui est le seul backend depuis la version 2.3. Elle reçoit ainsi les modes supplémentaires standardize et split pour TextVectorization: standardize="lower" transforme l’entrée en minuscules, standardize="string_punctuation" supprime tous les signes de ponctuation et split="character" assure la division pour chaque caractère Unicode.
Le Release Candidate mentionne comme nouveauté possible incompatible en aval tf.random.Generator pour les initialisateurs Keras et tout le code générateur de nombres aléatoires. tf.random.Generator devrait être le nouveau backend pour tous les générateurs de nombres aléatoires (RNG) dans Keras, et à partir de TensorFlow 2.8, le chemin de code devrait être activé par défaut – un potentiel breaking change du côté de l’utilisateur. Trois nouvelles API devraient permettre l’utilisation de tf.random.Generator activent/désactivent/vérifient et offrent la possibilité de revenir au comportement Legacy (Stateful Random Ops). À partir de TensorFlow 2.10, le chemin de code hérité et ces trois API devraient être supprimés.
Vous trouverez plus de détails sur la première version candidate de TensorFlow 2.8 dans le changelog sur GitHub.