Googleは米国時間2月15日、オープンソースの機械学習フレームワーク「TensorFlow」のバージョン1.0をリリースしたと発表した。
TensorFlowは、2015年11月にオープンソースとして公開された。機械学習や深層ニューラルネットワークの研究を目的に、GoogleのMachine Intelligence研究組織内のGoogle Brainチームの研究者らが開発したが、汎用性が高く、他のさまざまな分野に適用できるとしている。
Googleは同日、本社のあるマウンテンビューで開催した「TensorFlow Dev Summit」でTensorFlow 1.0を発表した。
TensorFlow 1.0は、速度が強化されており、GPU8基上でInception v3モデルの速度は7.3倍、GPU64基上の分散型のInception v3のトレーニングでは58倍の高速化を実現可能という。また、TensorFlowグラフ向けのドメイン固有のコンパイラ「XLA（Accelerated Linear Algebra）」を実験的に導入した。今後の性能強化につながるとしている。さらに公式サイトで、速度改善のためのモデルの調整に関するポイントを紹介している。
ハイレベルAPIを導入しているほか、ニューラルネットワークライブラリ「Keras」互換のモジュールにも対応した。これにより柔軟性が改善されるという。
Python APIの安定性も保証する。Python APIはNumPyにより近いものとなるよう変更されている。Java APIとGo APIも実験的に用意する。
デバッガ「TensorFlow Debugger（tfdbg）」も導入している。
