はじめに
こちら、Tensorflow2.0のアドベントカレンダー最後の記事になります。(大遅刻)
Tensorflow2.0がリリースされた！と思ってたら次にTensorflow2.1がもう来ていたので、
ここに変更点や進化したポイントをReleaseNoteに基づいて書きます。
メイントピック
- GPUパッケージ統合
- Cloud TPUサポート
- Ragged TensorのDatasetサポート
- Python2での最後のリリース
GPUパッケージ統合
Tensorflow2.1からは、わざわざtensorflow-gpuを入れていたのがなくなり、
pip install tensorflowだけでtensorflowがGPUサポートになります！
これで、混乱などもなくなり、よりスマートな印象になりましたね。
kerasAPIのCloud TPUサポート
GCPにはCloudTPUという機能があります。Colabratoryにも一応TPUの項目もありますよね。
Experimentalですがkeras.fit,keras.predictなどのkerasAPIで
CloudTPUが使えるようになったとのこと。
昔はkeras.fitする前に色々やらなきゃいけなかったり、
そもそもColabratoryでは使えなかったりと(こちらの情報)
色々と面倒だったとのこと。これが改善されてTPUフレンドリーになっていくのはいいですね！
Ragged TensorのDatasetサポート
Ragged TensorがいよいよDatasetで扱うことができるようになり、
以下のようなことができるようになりました。
rt_x = tf.ragged.constant([[1,2,3],[],[1,2]])
x_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(rt_x)
for x in x_data:
print(x)
tf.Tensor([1 2 3], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([], shape=(0,), dtype=int32)
tf.Tensor([1 2], shape=(2,), dtype=int32)
これで自然言語処理とか、RaggedTensorの様々に活かせる場面が増えるかもしれません。
Python2サポートはこれで最後
TensorFlow 2.1 will be the last TF release supporting Python 2. Python 2 support officially ends an January 1, 2020. As announced earlier, TensorFlow will also stop supporting Python 2 starting January 1, 2020, and no more releases are expected in 2019.
とのことで、最終的にTensorflow2.1にて、Python2のサポートが終わるということになります。
まぁ、Python2どんだけ長寿なんだよってくらいには長生きしてますし、
公式サポートだって伸びたとはいえ、2019年で最後となっていましたので、
そろそろPython3へしっかり移行したいですね。
（その前にGoogleにはGcloudSDKのPython3ネイティブ化をして欲しいんですが...)
おわりに
今回はメイントピックのみを上げさせて頂きました。
今後もReleaseがあったら、こうして記事に載せようかと思いますので、よろしくお願いいたします。
(本当はもっと細かいところまで書きたかったですが、知識不足で申し訳ないです...)