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TensorFlow Dev Summit 2018 ハイライト
2018年5月2日水曜日
この記事は Google Developers Blog の記事 "
Highlights from TensorFlow Dev Summit 2018
" を元に翻訳・加筆したものです。
詳しくは元記事をご覧ください。
オリジナルの記事は、TensorFlow チームを代表して TensorFlow プロダクト マネージャー、Sandeep Gupta が
TensorFlow ブログ
に投稿したものです。
2018 年 3 月 30 日、カリフォルニア州マウンテン ビューの Computer History Museum において、2 回目となる
TensorFlow Developer Summit
を開催しました。会場には 500 名以上の TensorFlow ユーザーが集まりました、。また世界各地で サミットと同時に開催された TensorFlow Viewing イベントでは、多くの方がセッションをライブストリームを視聴してくださいました。TensorFlow チームやゲストスピーカーによる新製品のお知らせや技術トークが満載だったイベントの、ハイライトをご紹介します。
機械学習は、世界中の人々に影響する課題を解決しています。これまで不可能または複雑すぎると思われていた問題が、機会学習によって解決可能になりました。TensorFlow が利用される事によって、さまざまな分野ですでに画期的な進展が起こっています。次に例を示します。
天体物理学者は、
新しい惑星を発見する
ために TensorFlow を使って 宇宙機 Kepler から得られた大量のデータを分析しています。
医療研究者は、TensorFlow の ML 技術を使って、個人の
心臓発作などの心血管系リスク
を評価しています。
航空管制官は、安全で効率的な着陸を実現するため、TensorFlow を使って
混雑した空域の飛行経路を予測
しています。
エンジニアは、TensorFlow を使って熱帯雨林の音声データを分析し、
木材運搬用のトラックやその他の違法活動を検知
しています。
アフリカの科学者は、TensorFlow を使って熱帯植物キャッサバの病気を検出し、農業の生産性を向上させています。
私たちは、このようなすばらしい TensorFlow の活用事例を目にして感銘を受けています。そして、TensorFlow をさらに多くのデベロッパーに使っていただくために努力を続けています。その一環として、このたびデベロッパー エクスペリエンスの改善につながる TensorFlow のアップデートをお知らせします。
さらに使いやすくなった TensorFlow
研究者やデベロッパーは、よりシンプルな方法で TensorFlow を使いたいと考えています。そこで、Python デベロッパー向けに、
イーガーエクセーキューション
と呼ばれる、より直感的なプログラミング モデルを組み込みました。これにより、計算グラフの作成と実行の差がなくなりました。デベロッパーは、イーガー エクセキューションで開発を行い、そのコードを使って等価グラフを生成し、Estimator ハイレベル API を使って大規模なトレーニングを行うことができます。さらに、単一マシンの複数の GPU で
Estimator モデルを実行
する新たな手法も発表されました。これによって、最低限のコード変更だけですばやくモデルを拡張できるようになります。
機械学習モデルがさらに豊富に、複雑になっていくのに対し、私たちはデベロッパーがより簡単に機械学習モデルを共有、再利用、デバッグできるようにしたいと考えています。そこで発表したのが
TensorFlow Hub
です。これは、似たようなタスクを実行する際に再利用できるモジュール(自己完結型の TensorFlow グラフの一部)の公開や検索を容易にするライブラリです。モジュールには、あらかじめ大規模なデータセットを使ってトレーニングした重みが含まれています。独自のアプリケーションから、この重みを再トレーニングおよび利用することも可能です。モジュールを再利用すると、小さなデータセットでモデルをトレーニングしたり、一般化を進めたり、トレーニングにかかる時間を短縮したりすることができます。また、モデルのデバッグを簡単にするために、インタラクティブな
グラフィカル デバッガ プラグイン
も新たにリリースしました。これは、TensorBoard 視覚化ツールの一部で、計算グラフの内部ノードをリアルタイムに調査したり、ステップ実行したりできるものです。
モデルのトレーニングは、機械学習プロセスの一部にすぎません。デベロッパーは、現実世界の ML システムを構築するために、エンドツーエンドで動作するソリューションを必要としています。この目的を実現するために、TensorFlow Extended(TFX)のロードマップを発表し、併せて、TensorFlow と Apache Beam の能力を組み合わせ、評価指標を計算して視覚化するオープンソース ライブラリ TensorFlow Model Analysis もリリースしました。今までにリリースされている TFX コンポーネント(
TensorFlow Model Analysis
、
TensorFlow Transform
、
Estimators
、
TensorFlow Serving
など)は、高度に統合されています。デベロッパーは、これらを使って本番環境での TensorFlow モデルのデータ準備、トレーニング、検証、デプロイを行うことができます。
TensorFlow を利用できる言語やプラットフォームが拡大
TensorFlow が簡単に使えるようになっただけでなく、新たな言語で利用できるようになりました。
TensorFlow.js
は、JavaScript デベロッパー向けの新たな ML フレームワークです。TensorFlow.js を使ってブラウザで機械学習を行うことにより、インタラクティブ ML やすべてのデータをクライアント側に置いたシナリオのサポートなど、新たな可能性が開かれます。ブラウザだけでモジュールを構築してトレーニングしたり、オフラインでトレーニングした TensorFlow や Keras のモデルをインポートし、WebGL アクセラレーションを使った推論もできるようになります。
Emoji Scavenger Hunt ゲーム
は、TensorFlow.js を使って構築した楽しいアプリケーションの一例です。
さらに、Swift プログラマーへ向けのアップデートとして、4 月には、
TensorFlow for Swift
がオープンソース化される予定です。TensorFlow for Swift は、通常の TensorFlow 向け言語バインディングとは異なります。ファーストクラス コンパイラーと言語サポートが組み込まれているので、積極的実行が利用でき、グラフの能力を完全に引き出すことができます。プロジェクトはまだ開発段階です。詳しくは、近日中にお知らせいたします。
TensorFlow Lite
の最新情報もあります。TensorFlow Lite は、TensorFlow の軽量版クロスプラットフォーム ソリューションで、モバイルなどのエッジ端末にトレーニング済みの ML モデルをデプロイすることができます。現在サポートされている Android と iOS に加えて Raspberry Pi がサポートされ、サポートされる命令やモデル(カスタム命令も含む)が増加します。デベロッパーが独自アプリで簡単に TensorFlow Lite を使えることも説明されました。TensorFlow Lite のコア インタープリターのサイズはわずか 75KB(TensorFlow では 1.1 MB)です。量子化イメージ分類モデルを TensorFlow Lite で実行すると、TensorFlow よりも最大 3 倍高速に実行できます。
ハードウェアのサポートにおいては、TensorFlow が
NVIDIA の TensorRT と統合
されました。TensorRT は、推論用ディープ ラーニング モデルを最適化し、本番環境の GPU デプロイ用ランタイムを作成するライブラリです。これにより、TensorFlow で多くの最適化が実現します。さらに自動的にプラットフォーム固有のカーネルを選択することにより、GPU で推論を行う際のスループットを最大化しつつ、レイテンシーを最小化します。
また、CPU で TensorFlow を実行しているユーザーのために、パートナーの Intel と協力し、ディープ ラーニング用に
高度に最適化された Intel MKL-DNN
オープンソース ライブラリの統合を行いました。Intel MKL-DNN を使うと、さまざまな Intel CPU プラットフォームでの推論が最大 3 倍早くなります。
TensorFlow を実行できるプラットフォームはさらに増加し、先月
ベータ版がリリース
された Cloud TPU が加わりました。リリース後、Google Cloud TPU チームはすでに ResNet-50 において 1.6 倍のパフォーマンス増加を実現しています。この改善は、まもなく 1.8 リリース で TensorFlow ユーザーに公開される予定です。
TensorFlow の新たな用途や領域
統計や確率の手法によって、多くのデータ分析の問題が解決されています。TensorFlow は、ディープ ラーニングやニューラル ネットワーク モデルだけでなく、
TensorFlow Probability API
を通して最新のベイズ分析手法を提供できるようになっています。このライブラリには、確率分布、サンプリング手法、新たな指標や損失などの構成要素が含まれています。その他、たくさんの従来の ML 手法のサポートも強化されています。たとえば、
事前に作成されている高レベルのクラス
を使うと、ブースト決定木を簡単にトレーニングしてデプロイすることができます。
機械学習と TensorFlow は、すでにさまざまな分野における難題の解決に役立っています。TensorFlow が大きな影響を発揮している分野の 1 つがゲノムです。そこで、TensorFlow で使われている一般的なゲノム ファイル形式の読み書きやフィルタリングを行うライブラリ、
Nucleus
のリリースを行いました。これは、ゲノムの違いを検出する TensorFlow ベースのオープンソース ツール
DeepVariant
とともに、ゲノム分野の新たな研究や発展を加速させることでしょう。
コミュニティのリソース拡大とエンゲージメントの増加
以上の TensorFlow のアップデートは、TensorFlow を世界有数の ML フレームワークの 1 つにするために尽力いただいた多くのユーザーや貢献者のコミュニティにメリットをもたらし、そのコミュニティを拡大させることを目的としたものです。コミュニティとの深い関わりを継続し、いつでも TensorFlow の最新情報を提供できるように、公式
TensorFlow ブログ
と
TensorFlow YouTube チャンネル
を新設しました。さらに、コミュニティの協調作業を促進するため、
新たなメーリング リスト
や、特定のプロジェクトのオープンソース化をサポートするいくつかの
Special Interest Group
も設立します。コミュニティに参加する方法について知りたい方は、
TensorFlow コミュニティ
ページをご覧ください。いつものように、
Twitter
で TensorFlow をフォローして最新ニュースを受け取ることもできます。
この 2 年間、TensorFlow を実績ある ML フレームワークに押し上げてくださったすべての皆さんに深く感謝いたします。参加してくださった皆さん、視聴してくださった皆さん、どうもありがとうございます。機械学習と TensorFlow で重要な難題を解決したという方は、ぜひ #MadeWithTensorFlow で共有してください!
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Sample Code
2
Santa Tracker
1
SBOM
1
schedule
1
schema
2
schema.org
1
Scorecards
1
script
2
SDG
1
sdk
1
search central
1
secur
1
Secure Element
1
security
92
selfie
1
Service Worker
4
SHA-1
1
Sigstore
4
silicon
3
Site Isolation
1
sketchup
1
skywater
1
SLSA
1
smart displays
1
smart home
1
smart shopping campaign
1
SmartLock for Passwords
5
social
4
Social Good
1
Social Media
1
software development
1
solution challenge
2
Solve
1
SPDY
3
speak2tweet
1
speaker
1
Spectre
2
speedometer
1
Spreadsheet
3
ssc
1
ssd
1
SSR
1
stable release
1
startup
7
Storage
3
store sales direct
1
story
2
streetview
3
Study Jams
12
subscriptions
5
sunset
10
Swift
2
SwiftShader
1
Symantec
1
tag
1
tapple
1
Task
4
Team Drive
1
techtalk
13
TensorFlow
43
TensorFlow Federated
1
TensorFlow Lite
8
TensorFlow Object Detection API
1
TensorFlow Probability
2
TensorFlow.js
4
test
4
Test Lab
6
TF Certificate
2
TFX
1
The Fast and the Curious
13
Titan M2
1
Titan Security Key
1
TLS
4
Topics
1
ToS
1
trace
1
Transliteration
1
Transparency
1
Trust
1
Trusted Web Activity
1
Trusty OS
1
TrustZone
1
Twitter
1
UA-CH
1
Udacity
20
Unity
3
update
1
usecase
1
User Agent string
2
UX
5
v10
2
v10.1
1
v11
1
v13
1
v15
1
v3
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v4
1
v5
1
v6.1
1
v7
2
V8
5
v9
1
valuetrack
1
Verifiable Design
1
vertex ai
1
Vision AI
1
VP9
1
VR
11
Vulkan
2
wafer
1
Watch Face
2
wave
2
Wear OS
3
Weave
1
Web
37
Web Animations
1
Web Components
9
Web Manifest
2
Web Packaging
3
Web Stories
3
Web Story
3
Web Vitals
7
web.dev
1
WebAssembly
6
WebAuthn
1
WebGL
5
Webhook
1
WebM
1
WebMusic
5
WebRTC
1
WebView
1
Windows
1
Women in Gaming
1
Women Techmakers
1
Women Techmakers Scholars Program
1
WomenDeveloperAcademy
1
Wordpress
2
workmanager
1
WTM
8
Xcode
1
YouTube
18
YouTube API
1
youtube select
1
インタビュー
1
コードサンプル
1
サプライ チェーン
1
プライバシー
1
機械学習
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言論の自由
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節電
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定期購入
1
東日本大震災
9
日本語入力
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