Vue d'ensemble

TensorFlow 2.14, publié le 8 septembre 2023, requiert NumPy 1.24+ et améliore les performances de tf.function.

Fonctionnalités principales

NumPy 1.24+ requis

La compatibilité avec NumPy 1.24+ permet d’utiliser les nouveaux types et d’améliorer l’interopérabilité des tableaux.

python 
import tensorflow as tf
import numpy as np

# Conversion transparente NumPy <-> TensorFlow
arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float32)
tensor = tf.constant(arr)
result = tf.math.reduce_sum(tensor)
print(result.numpy())  # 6.0

Amélioration de tf.function

Le traçage de tf.function est plus rapide et consomme moins de mémoire lors de la compilation des graphes.

python 
import tensorflow as tf

@tf.function(reduce_retracing=True)
def train_step(x, y):
    with tf.GradientTape() as tape:
        pred = model(x, training=True)
        loss = loss_fn(y, pred)
    grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
    return loss

Sources