雷锋网 AI 科技评论按：3 月 7 日凌晨，谷歌 TensorFlow 开发者峰会（TensorFlow Dev Summit 2019）在美国加州举行。自今年 1 月份谷歌放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版，开发者们如今终于迎来了万众期待的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的正式发布。也许是为了呼应谷歌此前将 TensorFlow 2.0 称作重要的「里程碑」，TensorFlow 的 Logo 也从过去的三维积木状变成了扁平化风格的「T」和「F」字母拼接。
TensorFlow 2.0 Alpha 版来了！吴恩达配套课程同步上线
除了发布 TensorFlow 2.0 Alpha 版，谷歌在本次大会上还发布了「一箩筐」围绕 TensorFlow 的其他软件的更新和最新成果，包括：经过更新的 TensorFlow Lite 1.0、TensorFlow js 1.0 和 Swift for TensorFlow 0.2 ，端到端的机器学习平台 TensorFlow Extended (TFX) 以及两款面向隐私问题的 TensorFlow Federated 开源框架和 TensorFlow Privacy 开源库。 另外值得一提的是，随着 TensorFlow 2.0 Alpha 版的到来，谷歌还发布了两门深度学习课程：Udacity 的《TensorFlow 深度学习简介》和 Deeplearning.ai 的《TensorFlow：从基础知识到掌握专业化》系列课程。

TensorFlow 2.0 Alpha 版：强调简单易用性

今年 1 月份，谷歌就放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版，引起了开发者们的满腔期待。而不到两个月后随之而来的 TensorFlow 开发者峰会，其最受关注的环节莫过于 TensorFlow 2.0 Alpha 版的发布。 据悉，针对 TensorFlow 2.0，TensorFlow 团队听取了开发者关于「简化 API、减少冗余并改进文档和示例」的建议来进行设计，将 TensorFlow 2.0 Alpha 版的更新重点放在简单和易用性上，主要进行了以下更新：
  • 使用 Keras 和 eager execution，轻松建立简单的模型并执行
  • 在任何平台上的实现生产环境的模型部署
  • 为研究提供强大的实验工具
  • 通过清除不推荐使用的 API 和减少重复来简化 API
同时，在过去的几年中，谷歌陆续在 TensorFlow 中添加了许多组件，而 TensorFlow 2.0 Alpha 版中则将这些组件将打包成了一个综合性平台，支持从训练到部署的机器学习工作流，其新架构的简化概念图如下所示：
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而更简单化的新框架更是带来了更加简洁的工作流，即：先使用 tf.data 创建的输入管道读取训练数据；然后使用 tf.keras 或 Premade Estimators 构建、训练和验证模型；接着用 eager execution 进行运行和调试；再使用 Distribution Strategy API 在不更改模型定义的情况下，基于 CPU、GPU 等不同硬件配置上分布和训练模型；最后将模型导出到 SavedModel 保存。其工作流如下图所示：
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此外，TensorFlow 2.0 Alpha 版还带来了一些新的功能，允许研究人员和高级用户使用丰富的扩展进行实验，如 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 等。 为了简化代码迁移到 TensorFlow 2.0 的过程，谷歌还提供一个转换工具和指导文档用来更新 TensorFlow 1.x Python 代码以使用与 TensorFlow 2.0 兼容的 API，并将无法自动转换的代码标记出来。 在 API 方面的更新也是 TensorFlow 2.0 Alpha 版的一大亮点，其将 Keras API 指定为构建和训练深度学习模型的高级 API，并舍弃掉其他 API。另外值得一提的是，Keras 提供了几个模型构建 API，例如可以利用 Sequential API 构建模型，然后使用「compile」和「fit」，tensorflow.org 中所有常见的」tf.keras」示例均可在 2.0 中便捷使用。 TensorFlow 2.0 Alpha 版的另一个最明显的改变就是将用于机器学习的实验和研究平台——Eager execution 设置为默认优先模式，这就意味着任何运算在调用后就会立即运行，从而不再需要预先定义静态图，就可以通过「tf.Session.run」执行图的各个部分，让执行过程变得更加简单和快捷。 此外，Eager execution 还有助于原型制作、调试和监控运行中的代码，用户可使用 Python 调试程序检查变量、层及梯度等对象，并利用装饰器「@tf.function」中内置的 Autograph 直接获取图表优化和效率，这整个过程不仅能够保留 TensorFlow1.x 基于静态计算图执行的所有优点：性能优化、远程执行，以及序列化、导出和部署的能力，同时还增加了用简单 Python 表达程序的灵活性和易用性。 整体而言，TensorFlow 2.0 Alpha 版具有以下三大特性：
  • 第一，易用性，其主要体现在使用 tf.keras 作为高级 API，且将 Eager execution 作为默认模式。
  • 第二，简洁性，其主要体现在 TensorFlow 2.0 Alpha 版删除了重复的功能，并且不同 API 的调用语法也变得一致、直观，同时它的兼容性更加完善。
  • 第三，灵活性，其主要体现在 TensorFlow 2.0 Alpha 版提供了完整的低级 API，并可以在 tf.raw_ops 中访问内部操作，同时还提供了变量、checkpoint 以及层的可继承接口。
开发者峰会上，TensorFlow 工程总监 Rajat Monga 也向大家呈现了 TensorFlow 这几年来的「战绩」：自 2015 年 11 月推出以来，TensorFlow 总下载量超过 4100 万次，提交了 5 万多次代码更新，目前已有 1800 多名来自全世界的贡献者。 而随着更加顺从民意、使用更加简单的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的发布，TensorFlow 又将收获怎样的成绩呢？大家可以拭目以待。
  • TensorFlow 2.0 Alpha 版官方网址：https://www.tensorflow.org/alpha
  • TensorFlow 2.0 Alpha 版开源地址：https://github.com/orgs/tensorflow/projects/4
注：针对不同级别的开发者，TensorFlow 2.0 Alpha 版设置了两版教程：
  • 初学者版：使用的是 Keras Sequential API，这是最简单的 TensorFlow 2.0 入门方法。
  • 资深人士版：展示如何命令式地编写正向传递、如何使用 GradientTape 编写自定义训练循环，以及如何使用 tf.function 一行代码自动编译代码。

两门深度学习课程：配套 TensorFlow 2.0 Alpha 版

伴随着 TensorFlow 2.0 Alpha 版的发布，谷歌还特别应景地一同发布了配套的深度学习课程：Deeplearning.ai 的《TensorFlow：从入门到精通》（「TensorFlow: From Basics to Mastery Specialization」）和优达学城的《TensorFlow 深度学习简介》（「Intro to TensorFlow for Deep Learning」）。
TensorFlow 2.0 Alpha 版来了！吴恩达配套课程同步上线
《TensorFlow：从入门到精通》是 Deeplearning.ai 的一系列实践课程，由吴恩达老师参与开发并执教，目的在于帮助大家了解：
  • 如何在 TensorFlow 中构建机器学习模型
  • 利用深度神经网络和卷积神经网络构建图像识别算法了解
  • 如何在移动设备和网络上部署模型
  • 学习图像识别以外的物体检测、文本识别等，进入等
  • 扩展针对自定义学习/训练的基本 API
除了吴恩达老师，该课程的另一重量级教师为 Laurence Moroney 博士。
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该课程分四周进行，课程安排为：
  • 第一周：介绍一种新的变成范式
  • 第二周：计算机视觉简介
  • 第三周：利用卷积神经网络增强计算机视觉
  • 第四周：利用真实世界的图像
课程链接地址：https://www.deeplearning.ai/tensorflow-specialization/
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《TensorFlow 深度学习简介》则是优达学城的免费课程，它自 2016 年推出以来，目前已有超过 40 万名学生参加，而今天则正式成为 Deeplearning.ai TensorFlow 系列课程的一部分。该课程从实践的角度讲解了软件深度学习知识，以及在移动设备、云端和浏览器上实际运行 TensorFlow 模型，让学生掌握创建 AI 应用所需的所有技能。 该课程目前已经更新了 4 堂课，分别为：第一堂课：课程大纲介绍；第二堂课：机器学习简介；第三堂课：训练 MNIST 模型；第四堂课：CNN 简介。目前，该 4 堂课已全部上线，而第 5 堂课则还未更新。
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课程链接地址：https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning–ud187

「一箩筐」其他软件迎来重大更新

正式发布 TensorFlow.js 1.0 、TensorFlow Lite 1.0 实际上，除了 TensorFlow 2.0 Alpha 版，本次峰会的另一亮点便是正式发布 TensorFlow.js 1.0 和 TensorFlow Lite 1.0 了。 自 2018 年发布以来，TensorFlow.js 被大量采用，目前其下载量达 30 万次，Github 星标数量超过 1 万，项目贡献者超过 100 个。本次正式发布的 TensorFlow.js 1.0 版本，在先前版本的基础上进行的更新包括：增加了一个针对 Web 开发人员的面向图像、文本、语音等常见机器学习任务的现成模型库；添加了运行 JS 的更多平台，例如桌面 app、移动端本地的平台等。另外，该版本在性能上有了较大的提升。 作为一个面向移动和嵌入式设备打造的轻量级、跨平台解决方案，TensorFlow Lite 主要解决的问题是：机器学习在手机、汽车、可穿戴设备等终端设备上面临着有限的计算力、内存以及电池容量等诸多限制。 自 2017 年 5 月的谷歌 I/O 开发者大会被首次提出以来，TensorFlow Lite 目前已部署到超 20 亿移动设备中，并已应用到谷歌搜索、谷歌助手、Pixel Visual Core 等诸多原生谷歌应用和服务、以及谷歌合作伙伴的产品中。TensorFlow Lite 对于谷歌的重要性不言而喻，本次正式发布 TensorFlow Lite 1.0 可谓是众望所归。
TensorFlow.js 1.0 版本开源地址：https://github.com/tensorflow/tfjs/releases
为 TensorFlow 家族再添两位新成员 另外，谷歌还为 TensorFlow 家族再添了两位新成员：TensorFlow Federated（TFF）开源框架和 TensorFlow Privacy 机器学习开源库。 TensorFlow Federated（TFF）是一个开源框架，适用于面向分散式数据执行机器学习和其他计算。它采用一种联合学习（Federated Learning，FL）的机器学习方法，可在多个客户端上训练共享的全局模型，同时在本地保存训练数据。 TensorFlow Privacy 则是一个 TensorFlow 机器学习开源库，能够让开发人员更容易培训具有强大隐私保障的 AI 模型。谷歌表示，计划将 TensorFlow Privacy 发展成为培训机器学习模型的最佳技术中心，并提供强大的隐私保障。
  • TensorFlow Federated 开源地址：https://github.com/tensorflow/federated
  • TensorFlow Privacy 开源地址：https://github.com/tensorflow/privacy