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谷歌發(fā)布千元級TPU芯片，部署在邊緣設(shè)備上的TensorFlow Lite迎來升級
今天凌晨，谷歌一年一度的TensorFlow開發(fā)者大會(huì)在加州舉行。明明應(yīng)該是一場軟件盛會(huì)，卻被生生開出了硬件發(fā)布會(huì)的ζ道。
谷歌在會(huì)上發(fā)布了兩款A(yù)I硬件：售價(jià)僅千元搭載著TPU的開發(fā)板;可以為Linux機(jī)器學(xué)習(xí)推理加速的計(jì)算棒。它倆取代軟件成了本次發(fā)布會(huì)的主角。
當(dāng)然還有照例升級的TensorFlow 2.0 Alpha版，版本號(hào)提升的同時(shí)，Logo也變成時(shí)下流行的扁平化設(shè)計(jì)。
在移動(dòng)設(shè)備運(yùn)行AI模型越來越主流的今天，用于部署在邊緣設(shè)備上的TensorFlow Lite終于迎來了1.0版。
下面就讓我們一起來回顧這場發(fā)布會(huì)的亮點(diǎn)吧。
發(fā)布會(huì)主角Coral
Coral開發(fā)板(Coral Dev Board)是一款售價(jià)150美元(折合人民幣約1000元)的小型計(jì)算機(jī)，具有可拆卸的模塊化系統(tǒng)和一個(gè)定制的TPU芯片，類似于樹莓派。
Coral中的Edge-TPU尺寸大約只有一ö硬幣的1/4，擁有1GB的LPDDR4內(nèi)存和8GB的eMMC存儲(chǔ)，安裝Mendel版Linux或者Android，可以進(jìn)行本地的離線運(yùn)算。
它不訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而只是用TensorFlow Lite進(jìn)行推理預(yù)測，因此比全�？蚣芨�(jié)能。
Coral能夠以ÿ秒30幀的速度在高分辨率視頻上運(yùn)行深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或者以ÿ秒超過100幀的速度運(yùn)行MobileNet V2這樣的單一模型。
這λ妹子現(xiàn)場用Coral展示了一個(gè)有趣的圖像分類應(yīng)用。只需要開發(fā)板加攝像頭，再加幾個(gè)按鈕而已。
右邊的四個(gè)按鈕，各自代表一個(gè)類別。
給AI看一只橘子，連按十幾下黃色按鈕。
再看到橘子的時(shí)候，黃燈就會(huì)亮起。
再給AI看TF的標(biāo)志，也是橙色的，連按十幾下紅色按鈕。
然后，再看到標(biāo)志的時(shí)候，紅燈就會(huì)亮起。
這時(shí)候，就算再把橘子放到攝像頭前，AI也不會(huì)被迷惑，毫不猶豫地點(diǎn)亮黃燈。
同時(shí)，谷歌還發(fā)布了一款Coral USB加速器，體內(nèi)同樣包含一顆Edge TPU，可以在任何64λARM或x86平臺(tái)的Debian Linux上運(yùn)行。
Coral USB加速器售價(jià)75美元，可以加速樹莓派和Linux系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)推理。
谷歌不是第一個(gè)發(fā)布此類產(chǎn)品的廠商，英特爾早在幾年前就發(fā)布過USB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速計(jì)算棒，但是神經(jīng)計(jì)算棒只支持Caffe，而Coral支持Caffe、TensorFlow和ONNX。
由于PyTorch能轉(zhuǎn)成ONNX，所以Coral實(shí)際上也能支持PyTorch。
連競爭對手Facebook的大神Yann LeCun，也在推特上給出一個(gè)好評：“Nice feature rundown at Hackaday”。
此外還有一款售價(jià)25美元、500萬像素的相機(jī)配件。
TF 2.0 Alpha
TensorFlow團(tuán)隊(duì)表達(dá)了對Keras更深的愛。
用tf.keras高層API，可以有效簡化TF的使用。
團(tuán)隊(duì)說，從前tf.keras的設(shè)定用來做小模型的，要擴(kuò)大規(guī)模怎ô辦?
估計(jì)器 (Estimators) 就是強(qiáng)大的工具。
在2.0里，tf.keras已經(jīng)整合了Estimators的能量：
如此，便不用在一個(gè)簡單API和一個(gè)可擴(kuò)展API之間，再做多余的選擇。
死磕Keras，扔掉其他API，就是為了減少重復(fù)。
除此之外，就是Eager Execution變成了默認(rèn)設(shè)定。有了它，除了執(zhí)行起來更加快捷，debug也容易一些：
“可以使用 Python 調(diào)試程序檢查變量、層及梯度等對象�！�
快速上手
如果想要絲滑入門TF 2.0的Alpha版，可前往TensorFlow新鮮設(shè)計(jì)的友好網(wǎng)站，
團(tuán)隊(duì)溫馨建議，先觀察一下“Hello World”示例，分為初學(xué)者版和老司機(jī)版：
初學(xué)者版，用的是Keras Sequential API，最簡單的入門大法;
老司機(jī)版，展示了怎樣用命令式來寫正向傳播、怎樣用GradientTape來寫自定義訓(xùn)練loop，以及怎樣用tf.function一行代碼自動(dòng)編譯。
然后，再去讀Effective TensorFlow 2.0等等指南。
不止這些，還有AutoGraph指南，代碼升級指南，以及其他Keras相關(guān)指南，一應(yīng)俱全。
給手機(jī)用的TF Lite
介紹完TF 2.0后，谷歌TensorFlow Lite的工程師Raziel Alvarez上臺(tái)，TF Lite 1.0版正式上線。
TensorFlow Lite是一個(gè)為移動(dòng)和嵌入式設(shè)備提供的跨平臺(tái)解決方案。谷歌希望讓TensorFlow能夠運(yùn)行在更多設(shè)備上。
除了PC和服務(wù)器以外，我們的生活中還有像手機(jī)、智能音箱、智能手表等設(shè)備需要用到機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而它們都是無法運(yùn)行TensorFlow的。
要讓這些設(shè)備運(yùn)行TensorFlow需要面臨以下挑戰(zhàn)：計(jì)算力不足、存儲(chǔ)空間有限、電池限制。
必須要有個(gè)輕量級(Lite)框架能將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署在移動(dòng)和IoT設(shè)備上的。
TensorFlow Lite就是為此而誕生，它于2017年5月在谷歌I/O開發(fā)者大會(huì)上首次推出，目前它已經(jīng)部署到超過20億臺(tái)設(shè)備中，主要是通過以下一些軟件，包括谷歌官方應(yīng)用和兩家來自中國的應(yīng)用——愛奇藝、網(wǎng)易。
接著谷歌邀請了來自中國的網(wǎng)易機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Lin Huijie介紹了TensorFlow Lite在“有道”中的應(yīng)用。
Lin Huijie說，網(wǎng)易用它實(shí)現(xiàn)了30~40%的圖片翻譯加速。
谷歌表示為移動(dòng)設(shè)備部署TF Lite非常方便，只需用TensorFlow打包好模型，再用TF Lite轉(zhuǎn)換器將之轉(zhuǎn)化為TF Lite模型。
經(jīng)過TF Lite的優(yōu)化后，設(shè)備在CPU上的性能達(dá)到原來的1.9倍，在Edge TPU上的性能最高提升了62倍。
其他
除了以上幾款硬件和軟件外，谷歌今天還發(fā)布了TensorFlow Federated，和TensorFlow Privacy。
TensorFlow Federated是一個(gè)開源框架，用來訓(xùn)練來自不同λ置數(shù)據(jù)的AI模型。TensorFlow Privacy能讓開發(fā)人員更容易訓(xùn)練具有強(qiáng)大隱私保障的AI模型。
另外在發(fā)布會(huì)上亮相的有：TensorFlow.js 1.0;Swift for TensorFlow 0.2。
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