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TensorFlow 1.0 正式发布;微软开源无人机虚拟训练平台 AirSim | AI开发者头条

本文作者:三川 2017-02-16 11:51
导语:谷歌、微软、IBM 各自有了新动作。

TensorFlow 1.0  正式发布!

TensorFlow 1.0  正式发布;微软开源无人机虚拟训练平台 AirSim | AI开发者头条

在昨晚揭幕的 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌正式发布了 TensorFlow 1.0 版本。新版本带来三大主要优化:

  1. 大幅提升的运算速度,尤其是对于多 GPU、分布式计算场景。

  2. 对高级别 API 有更好的兼容性,尤其完全兼容 Keras

  3. 改进 API 稳定性 

注:本次峰会是 TensorFlow 史上第一届开发者峰会,在加州山景城举行,颇值得大家关注。详情请关注雷锋网后续报道。

TensorFlow 1.0 详情:http://www.leiphone.com/news/201702/gmnUrWcCgCJsNMEA.html

谷歌博客:https://developers.googleblog.com/2017/02/announcing-tensorflow-10.html?m=1&winzoom=1 

TensorFlow 1.0 预览版本技术规格:http://www.leiphone.com/news/201701/x8fEWZIMCWty6EvZ.html

TensorFlow 开发者大会视频:https://www.youtube.com/watch?v=LqLyrl-agOw

 初创公司 Graphcore 提出机器学习进程可视化方案

TensorFlow 1.0  正式发布;微软开源无人机虚拟训练平台 AirSim | AI开发者头条

众所周知,包括 TensorFlow 在内的一系列开源框架,训练 AI 时使用了计算图。

Graphcore 开发出一套 AI 芯片和软件方案。在机器学习算法运行时,能生成一系列的彩色图像,对系统进程加以表示。而这正是基于计算图。

在算法执行阶段,计算机根据计算图进行训练。这时,系统会反复“进出”数据。而该动作和它们之间的关联,被 Graphcore 分配了不同的颜色以进行表示。

详情:http://www.wired.co.uk/article/ai-machine-learning-brain-scan

数据可视化软件 Tableau 推出 10.1 版本,正式支持 Python

TensorFlow 1.0  正式发布;微软开源无人机虚拟训练平台 AirSim | AI开发者头条


在此前的 Tableau 8.1 版本中,该软件加入了对 R 语言的支持。现在终于扩充到了 Python。对于熟悉 Python 语言,并喜欢使用 Tableau 进行数据分析可视化处理的数据工程师,这无疑是一个好消息。

雷锋网注:整合 Python 进 Tableau 需要用户安装 TabPy Server。

详情:https://blog.alookanalytics.com/2017/02/14/advanced-analytics-with-python-and-tableau/

微软开源无人机虚拟训练平台 AirSim

TensorFlow 1.0  正式发布;微软开源无人机虚拟训练平台 AirSim | AI开发者头条

它全称为“Aerial Informatics and Robotics Platform”。该平台的目的是训练自动驾驶无人机,并使它们更安全。

它包含一个高度模拟真实世界的模拟器,并能帮助开发者快速编写控制飞行机器人的代码。无人机、飞行机器人工程师可用收集到的数据,在该平台上训练 AI 飞行系统,在虚拟世界中进行测试。在开发出原型机之前,就可以进行技术验证。

其 beta 测试版本已发布于 GitHub。

详情:https://blogs.microsoft.com/next/2017/02/15/microsoft-shares-open-source-system-training-drones-gadgets-move-safely/#sm.00002oz9xh7d9ezuzyu1f8mdxxko2

GitHub 地址:https://github.com/Microsoft/AirSim

IBM 机器学习发布会

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IBM 于昨晚举行了“Machine Learning Launch Event”,即机器学习发布会。其主要内容是 IBM 如何抓住云计算、大数据机遇,拓展机器学习市场份额。IBM 宣布,开拓机器学习服务器市场将是他们的首要目标——将 Watson 机器学习技术介绍给传统服务器和数据中心客户。雷锋网了解到,完成该目标将主要依靠 IBM Z 和 Power AI 平台。

详情:https://www.ibm.com/analytics/us/en/events/machine-learning/

http://siliconangle.com/blog/2017/02/15/watch-live-ibm-machine-learning-launch-thecube/

IBM 工程师的访谈视频:https://www.youtube.com/watch?v=_BVBRUPnq38

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