はじめに
TensorFlow Worldの日本版に行ってきたので簡単にレポートします。
TensorFlow Worldは2019年10月28日〜31日にカリフォルニアで開催された、O'Reilly主催の初のTensorFlowに関するカンファレンスです。
今回はその日本版ということで、TensorFlow User GroupとGoogleさんの協力で開催されたようです。日本でもこういう会を設けてくれるのはとてもありがたい。
Connpass上で募集を見かけ、応募したところ参加枠108人に対し216人が応募。最初の抽選に落ちたものの、前日に再度確認すると繰り上げ当選しました。当日も2, 3割が空席のようでした。
Connpassのイベントページ
https://tfug-tokyo.connpass.com/event/152615/
Slido.comの当日質問ページ
#TFUG191114
今回は折角参加できたので、感想&簡単なメモを共有させていただきます！
感想
- オープンなプロジェクトにContributeしてみたいなあ
- Eager Executionって何だ？？？
気になったキーワード
- Commuinty / Open Source
- SIG
- Mobile BERT
わからんワード
- Eager Excution
- RFC
- What-If
以下はメモ。当日のスライドは後日運営の方がUPしてくださるらしいです。
TensorFlow のエコシステムとTensorFlow
ohtamanさん(Twitter:@ohtaman)
TensorFlow2.0の開発体制
1.xまではGoogleで開発していた。
一方、2.0は11のSIGS(Special Interest Group)で開発している。
SIGの一例として、SIG Addonsがある。2.0でディスコンになった機能をサポートするためのSIG。
Docs Translation 11/18にTensorFlowのドキュメントを翻訳しつつ勉強する会。
TensorFlow Hub
https://tfhub.dev
学習済モデルが公開されている。.pyのソースでURLを指定するだけで、学習済モデルが使える。
Google, Microsoft, Nvidiaなどのモデルが一同に会している。
TensorFlow Enterprise
従来サポートが弱かった、Tensorflowをビジネス向けに適用するためのサービスを追加する。
フレームワークではな、あくまでサービスの総称。Google Cloudでサポートするとのこと。
最大過去3年間のバグフィックスをサポートするなど手厚いので、ビジネス利用が促進されることを期待したい。
TensorFlow Lite のアップデート
Le Viet Gia Khanhさん(TensorFlow Developer Engineer at Google)
TensorFlow Liteというエッジコンピューティング用システムがある。
エッジでの機械学習は低レイテンシの実現・ネットワークが繋げられない・セキュリティセンシティブなケースで有用。
BERTという自然言語処理モデルがあることを知ったのですが非常に精度の高いモデルのようですね。
TensorFlow Lite Micro
proppyさん(Developer Programs Engineer at Google)
TFLite microというデバイスで学習データを入力、PCで学習、モデルをANSI Cなどのバイナリとして出力することができる。
TensorFlow2.0とTensorBoard.dev
TensorFlow2.0の変更点
- APIの整理
- Eager Executionがデフォルトに
- tf.Variable()の管理方法が簡略化
- Eagermodeの副作用として自作関数のパフォーマンスが低下する。tf.functionでwrapすることで最適化する。
TensorBoard
Logはtf.kerasのcallbackを用いる。
tb_cb = tf.keras.callbacks.TensorBoard(...) # これでカバーできないものもある。
model.fit(..., callbacks=[tb_cb])
GANの学習中など、デフォルトのcallback関数で機能が不足する場合は自作のcallback関数を渡すことになる。