【レポート】Recap of TensorFlow DEV SUMMIT 2017 〜API安定!Keras公式サポート!高速化!期待が集まったver1.0とは?


AINOW編集部です。今回は、 User Group Tokyoさんが主催の「 DEV SUMMIT 2017」の振り返りイベントの様子をお届けします。会場は六本木ヒルズのGoogleオフィスでした。
TensorFlow User Group Tokyoのイベントは大注目ですぐに定員が埋まってしまいますよね。

「TensorFlow DEV SUMMIT 2017」は、2017年2月15日に米国Google本社キャンパスで開催。リアルタイムに世界各地にライブ配信されました。今回は「TensorFlow」バージョン1.0の発表が大きく話題に。動画も公開されています。
https://events.withgoogle.com/tensorflow-dev-summit/

TensorFlow DEV SUMMIT の概要

鈴木拓生さん(Google合同会社)


現地には行けずに映像を寂しく眺めたと話す鈴木さん。TensorFlow DEV SUMMITの概要や、TensorFlowコミュニティの熱量を語りました。

・キーワードは「ML for Everyone」
・多言語化やAndoroid・iOSのサポートも進み、更に多くの人・環境にとって使いやすくなっていく
・google内部でも100を超えるサービスで活用されている(らしい)

TF1.0の概要+Keras/High Level API

下田倫大さん(株式会社ブレインパッド)


TFUG主催者の下田さん。1.0の概要と「Keras対応」「High Level API」について解説しました。

・学習モデルをグラフとして定義する。定義があればデバイス上でも学習が可能に
・高レベルAPIが本格導入。ついにAPIが安定!LayersとEstimatorによってモデルに対して標準的なインターフェースを提供
・待望のKeras公式サポート。これまで使えなかったTensorFlowの分散処理による学習やCloudMLでの実行などにも対応

下田さんがQiitaに執筆した「TensorFlowのHighLevelAPIについての雑感つき解説」
http://qiita.com/rindai87/items/72651c702e9265595047

TensorBoard

太田満久さん(株式会社ブレインパッド)


太田さんは、おなじみの「MNIST」を使って、名前は知っているけどあまり活用事例を聞かないTensor Boardの使い方を解説しました。

・TensorBoardは、デバッグやパラーメータチューニングで重宝する可視化ツール
・特に複雑なネットワーク構築の際には可視化が大事
・単に実装するだけではグラフが複雑になりがち。変数名とスコープをしっかり入れることで有用さを実感できる

デモで使ったjupyternotebookはこちら
https://github.com/ohtaman/tensorboard-intro

XLAコンパイラ

足立昌彦さん(株式会社カブク)


足立さんはTensorFlow1.0の強みである「Flexible」「Expressive」「Extensibe」を維持しつつスピールアップをはかるために実験的に導入されたXLAというコンパイルの仕組みを紹介。実際に実験して性能を確認しました。

・XLAはJITとAOTの2つのコンパイラの基盤
・JITはランタイム上で実行時にコンパイル。コンパイル&特殊化で60%改善。レイテンシは200μ→5μ。モバイルのフットプリントを4倍減。
・AOTはランタイムを含まない静的な実行バイナリ(Cライブラリ)を作成
・まだ実験段階なのでバグや期待通りの性能は得られないこともあるが、機械学習の開発〜運用までがトータルにサポートされる期待の機能!

実際にTensorFlowでXLAを試してみたい方はこちら
http://blog.adamrocker.com/2017/03/build-tensorflow-xla-compiler.html

編集後記

猛烈なスピードで開発が進むTensorFlow。どんどん使い勝手がよくなっていきますね。ver1.0で機械学習の民主化に向けて、scikit-learnの成功している部分も積極的に取り入れているというのも大変興味深かったです。

:くぼち

AINOW
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