谷歌开源学习框架如此受欢迎?下载次数已超 4100万

2019-06-11 17:03:40 来源:互联网
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谷歌   AI

谷歌今天介绍了TensorFlow.Text,一个使用TensorFlow预处理语言模型的库。由谷歌Brain团队创建的开源机器学习框架已经被下载了4100多万次。

 

TensorFlow.Text可以使用PIP安装,并附带使用记号来拆分和分析文本(如单词、数字和标点符号)的功能。

 

在启动时,TensorFlow.Text可以识别空白、unicode脚本和预先确定的单词片段序列,比如谷歌调用的后缀或?#30333;骸?#21333;词通常用于BERT之类的方法中,BERT是去年秋季为谷歌开源语言模型提供的一种预培训技术。

 

 

根据媒体发布的消息,该库还附带用于标准化的ops、n-grams和用于标记的序列限制。

 

TensorFlow.Text的标记器使用RaggedTensors,这是一种新的文本识别张量。谷歌工程师Mark Omernick在今年早些时候的TensorFlow开发峰会上首次详细介绍了RaggedTensors和Unicode对TensorFlow的支持。

 

这一消息是在TensorFlow 2.0 beta版发?#25216;?#22825;后公布的。谷歌的开源框架的最新版本是在3?#36335;?#30340;TensorFlow开发峰会上以alpha版本发布的。TensorFlow 2.0使用更少的APIs、更深层次的Keras integration以及对运行时的改进,以实现快速执行。

 

TensorFlow.Text是谷歌在过去几个月推出的最新专用库,用于帮助人们完成机器学习的特定任务。上个?#36335;?#24067;的TensorFlow Graphics旨在为图形和3D模型带来更多的深度学习。

 

谷歌在今年早些时候表示,也许最受欢迎的是用于嵌入式设备的TensorFlow Lite,目前有超过20亿台设备在使用它。谷歌使用TensorFlow Lite支持GBoard上的语音检测和谷歌照片中的边?#23548;?#27979;等功能。

 

今年3月,谷歌推出了TensorFlow Privacy和TensorFlow Federated,这是一种能更好地保护用户隐私的设备内置机器学习方法。该公司将其视为开发人员优先考虑隐私的一种方式。面向JavaScript和iOS开发人员的框架版本TensorFlow.js和TensorFlow Swift今年春季也得到了升级。

 
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