{"id":22354,"date":"2020-12-18T12:28:31","date_gmt":"2020-12-18T11:28:31","guid":{"rendered":"https:\/\/savinol.sg-host.com\/webdesign\/tensorflow-2-4-le-novita-programmazione-html-it\/"},"modified":"2020-12-18T12:28:31","modified_gmt":"2020-12-18T11:28:31","slug":"tensorflow-2-4-le-novita-programmazione-html-it","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nycwebdesign.eu\/webdesign\/tensorflow-2-4-le-novita-programmazione-html-it\/","title":{"rendered":"TensorFlow 2.4: le novit\u00e0 | Programmazione HTML.it"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>Nell\u2019ambito del <strong>machine learning<\/strong>, i framework davvero robusti e performanti destinati allo sviluppo di applicazioni moderne e professionali si contano sulla punta delle dita. Due dei pi\u00f9 diffusi ed apprezzati sono <a href=\"https:\/\/www.html.it\/28\/04\/2020\/pytorch-1-5-python-tutte-le-novita\/\">PyTorch<\/a> e <strong>TensorFlow<\/strong> (quest\u2019ultimo <a href=\"https:\/\/www.html.it\/02\/10\/2019\/tensorflow-2-0-integrazione-con-keras\/\">unitamente a Keras<\/a>). <\/p>\n<p>Lo scorso 14 dicembre \u00e8 stato rilasciato <strong>TensorFlow 2.4<\/strong>, che porta con s\u00e9 diverse novit\u00e0 interessanti (alcune relative anche all\u2019integrazione con <strong>Keras<\/strong>). In questo articolo cercheremo di riassumere quelle principali.<\/p>\n<h2>Keras: le novit\u00e0<\/h2>\n<p>Partendo dal livello di astrazione pi\u00f9 alto, le prime novit\u00e0 pi\u00f9 interessanti sono quelle che riguardano <strong>Keras<\/strong>, ormai da diverso tempo parte integrante di TensorFlow. Nella nuova versione del framework, \u00e8 stato infatti perfezionato il supporto alla <strong>precisione mista<\/strong>, introducendo tipi come <code>float16<\/code> che possono adesso essere utilizzati insieme a <code>float32<\/code> (gi\u00e0 supportato). Questo garantisce la possibilit\u00e0 di migliorare le performance dei modelli addestrati, cos\u00ec come quelle dei processi di training, con un incremento di prestazioni di un fattore pari a 3 su GPU, e del 60% sulle TPU.<\/p>\n<p>Per utilizzare al meglio la precisione mista, sono stati introdotti nuovi ottimizzatori e layer specifici, il cui uso \u00e8 descritto in un <a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/mixed_precision\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">apposito tutorial nella documentazione di Keras<\/a>.<\/p>\n<p>Altre novit\u00e0 che riguardano Keras sono alcune nuove opzioni di <strong>personalizzazione<\/strong> degli algoritmi di ottimizzazione (come i parametri <code>gradient_transformers<\/code> e <code>gradient_aggregator<\/code>, introdotti in <code>tf.keras.optimizer.Optimizer<\/code>), ed ulteriori perfezionamenti relativi alle API funzionali.<\/p>\n<h2>Integrazione con NumPy<\/h2>\n<p>Un\u2019altra importante aggiunta a TensorFlow riguarda il nuovo supporto (ancora in fase sperimentale) a <strong>NumPy<\/strong>, che ha lo scopo di permettere l\u2019esecuzione di codice basato su questo modulo, in modo che possa essere accelerato tramite le API di TensorFlow. Ci\u00f2 permetter\u00e0, ad esempio, che una funzione TensorFlow-NumPy possa essere eseguita operando sia su oggetti di tipo <code>tf.Tensor<\/code>, sia su array NumPy (<code>np.ndarray<\/code>).<\/p>\n<h2>Esecuzione parallela<\/h2>\n<p>Uno dei principali punti di forza di TensorFlow \u00e8 la capacit\u00e0 di <strong>parallelizzare l\u2019esecuzione del codice<\/strong>, eventualmente sfruttando la disponibilit\u00e0 di GPU e dei relativi driver (leggasi <a href=\"https:\/\/www.html.it\/12\/11\/2013\/nvidia-niente-piu-cuda-per-le-cpu-a-32-bit\/\">nVidia CUDA<\/a>). Non \u00e8 quindi un caso se una delle principali novit\u00e0 introdotte con TensorFlow 2.4 riguarda le ottimizzazioni del modulo <code>tf.distribute<\/code>, con un interessante supporto (seppur ancora sperimentale) per il <strong>training asincrono<\/strong> dei modelli e la possibilit\u00e0 di personalizzare i cicli di training. <\/p>\n<p>Sempre in questo contesto, le funzionalit\u00e0 offerte dalla classe <code>MultiWorkerMirroredStrategy<\/code> sono state \u201cpromosse\u201d, fuoriuscendo dalla fase sperimentale ed inserendosi tra le API stabili.<\/p>\n<h2>TensorFlow Profiler<\/h2>\n<p>Prima di chiudere questa panoramica di TensorFlow 2.4, vale la pena menzionare anche la suite di strumenti del <strong>TensorFlow Profiler<\/strong>, che permette di misurare al meglio sia le performance di training che le risorse utilizzate dai modelli realizzati tramite questo framework. Si tratta di un serie di <strong>strumenti ad API di diagnostica<\/strong> estremamente utili, soprattutto quando si hanno vincoli stringenti sull\u2019hardware, oppure per ottimizzare al meglio le performance prima di andare in produzione.<\/p>\n<p>\u00c8 stato inoltre introdotto il <strong>TFLite Profiler<\/strong>, che permette di effettuare diagnostica dei modelli realizzati con <a href=\"https:\/\/www.html.it\/15\/11\/2017\/tensorflow-diventa-lite-per-il-mobile\/\">TensorFlow Lite<\/a> (molto utile, quindi, quando si ha a che fare con app mobile).<\/p>\n<h2>Altre novit\u00e0 in TensorFlow 2.4<\/h2>\n<p>Infine, \u00e8 stato perfezionato il supporto a <strong>CUDA 11<\/strong> (ultima versione dei driver di nVidia), e la relativa cuDNN 8 per il supporto al <strong>deep learning<\/strong>.<\/p>\n<p>Queste, comunque, sono solo alcune delle principali novit\u00e0 introdotte con quest\u2019ultimo rilascio. Chi volesse ottenere maggiori dettagli pu\u00f2 comunque fare riferimento alle <a href=\"https:\/\/github.com\/tensorflow\/tensorflow\/releases\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">note di rilascio<\/a>.<\/p>\n<p><em>Fonte<\/em>: <a href=\"https:\/\/blog.tensorflow.org\/2020\/12\/whats-new-in-tensorflow-24.html\" class=\"text-link text-link--special\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"><span class=\"underline\">TensorFlow Blog<\/span><i class=\"ico-external\"\/><\/a><\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"http:\/\/feedproxy.google.com\/~r\/htmlitedit\/~3\/VNzYksu6bCQ\/\">Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nell\u2019ambito del machine learning, i framework davvero robusti e performanti destinati allo sviluppo di applicazioni moderne e professionali si contano sulla punta delle dita. Due dei pi\u00f9 diffusi ed apprezzati sono PyTorch e TensorFlow (quest\u2019ultimo unitamente a Keras). 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