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Announcing TensorFlow 2.0 (Coding TensorFlow)YouTube↗ IA↗(long shot)
Science & Technology 125K views 2.8K likes 37 dislikes 30 Sep 2019

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♪ (intro music) ♪

At Google, we've been on a journey to make the training, deployment,

In Google, l'obiettivo è rendere l'addestramento, la distribuzione,

managing, and scaling of machine-learned models

la gestione, il ridimensionamento dei modelli di <i>machine learning</i>

as easy as possible.

più facili possibile.

To that end, we're now delighted to say we've released TensorFlow 2.0.

Per questo, siamo lieti di annunciarvi che abbiamo rilasciato TensorFlow 2.0.

TensorFlow 2.0 has been driven by feedback from lots of folks in the community,

TensorFlow 2.0 è il frutto dei riscontri di tante persone nella community,

from individual developers, to enterprises, to researchers,

dai singoli sviluppatori alle aziende, ai ricercatori,

telling us that they want an easy-to-use framework

che ci hanno detto di volere un framework facile da usare,

that is both flexible and powerful

flessibile e allo stesso tempo potente

and supports deployment to any platform.

e che supporti la distribuzione su tutte le piattaforme.

TensorFlow 2.0 provides a comprehensive ecosystem of tools

TensorFlow 2.0 fornisce un ecosistema completo di strumenti

for developers, enterprises, and researchers

per sviluppatori, aziende e ricercatori

who want to push the state of the art of machine learning

che vogliono far progredire lo stato dell'arte del <i>machine learning</i>

and build scalable ML-powered applications.

e costruire applicazioni scalabili basate sul <i>machine learning</i>.

With TensorFlow 2.0, we strive to make development

<i>Con TensorFlow 2.0, cerchiamo di rendere più facile</i>

of machine-learned applications much easier.

<i>lo sviluppo di applicazioni di machine learning.</i>

With tight integration of Keras into TensorFlow,

<i>Con la stretta integrazione di Keras in TensorFlow,</i>

eager execution by default,

<i>la </i>eager execution<i> come modalità predefinita</i>

and an emphasis on Pythonic function execution,

<i>e l'enfasi sull'esecuzione di funzioni di Python</i>

instead of sessions,

<i>al posto delle sessioni,</i>

the goal is to make the experience of developing applications

<i>l'obiettivo è rendere l'esperienza di sviluppo di applicazioni</i>

with TensorFlow 2.0

<i>con TensorFlow 2.0</i>

as familiar as possible for Python developers.

<i>il più familiare possibile per gli sviluppatori Python.</i>

Our drive to make simpler APIs does not come at the expense

La maggiore semplicità delle API non va a discapito

of giving you the flexibility

della flessibilità di sviluppare

to develop advanced customizations for your needs.

personalizzazioni avanzate in base alle vostre necessità.

We have invested heavily to create a more complete low-level API.

<i>Abbiamo investito tantissimo</i> <i>nella creazione di un'API di basso livello più completa.</i>

So, for example, you can now export all ops that were used internally

<i>Ora, per esempio, potete esportare tutti i comandi usati internamente</i>

and provide inheritable interfaces for crucial concepts

<i>e fornire interfacce ereditabili per concetti cruciali</i>

such as variables and checkpoints.

<i>come le variabili e i punti di controllo.</i>

This allows you to build on top of the internals to TensorFlow

<i>Così, potete costruire al di sopra delle parti interne di TensorFlow</i>

without having to rebuild TensorFlow.

<i>senza dover ricostruire TensorFlow.</i>

For example, creating your own optimizer, like you can see here.

<i>Per esempio, creando il vostro ottimizzatore, come vedete qui.</i>

We have standardized on the <i>Saved model</i> file format

Abbiamo standardizzato sul formato <i>Saved model</i>

to run models on a variety of runtimes,

per eseguire dei modelli su diversi tempi di esecuzione,

including the Cloud, Web, Browser,

tra cui il cloud, il web, il browser,

Node.js, Mobile and embedded systems.

Node.js, il mobile e i sistemi integrati.

This allows you to not just run your model to a TensorFlow

Questo vi consente non solo di eseguire il vostro modello su TensorFlow,

but deploy them to Web and Cloud with TensorFlow Extended.

ma anche di distribuirlo sul web e sul cloud con TensorFlow Extended.

You can use them on mobile and embedded systems with TensorFlow Lite,

Potete usarlo su dispositivi mobili e su sistemi integrati con TensorFlow Lite

and you can train and run them in the browser on <i>Node.js</i>

<i>e potete addestrarlo ed eseguirlo sul browser su </i>Node.js

with TensorFlow.js.

<i>con TensorFlow.js.</i>

With the distribution strategy API, you'll be able to distribute training

<i>Con l'API di strategia di distribuzione, potrete distribuire l'addestramento</i>

with minimal code changes, yielding great out-of-the-box performance.

<i>con modifiche al codice minime, ottenendo prestazioni eccezionali e pronte all'uso.</i>

It supports distributed training with Keras's model.fit

<i>Supporta l'addestramento distribuito con </i>model.fit<i> di Keras</i>

as well as with custom training loops.

<i>e i loop di addestramento personalizzati.</i>

Multi-GPU support is available,

È disponibile il supporto multi-GPU

and, of course, TensorFlow 2.0 also supports TensorRT

e, ovviamente, TensorFlow 2.0 supporta anche TensorRT

for fast inference on GPUs.

per un'inferenza rapida sulle GPU.

Check out the guide for more details.

Consultate la guida per più informazioni.

Another feedback item we heard was that making access to data easy

Un altro riscontro che abbiamo ricevuto riguardava l'accesso facile ai dati.

would be a massive benefit.

Questo sarebbe stato un enorme beneficio.

Much of the code that developers write is in managing and preparing their data.

Buona parte del codice che scrivete riguarda la gestione e la preparazione dei dati.

So we have expanded TensorFlow datasets,

Perciò abbiamo ampliato i set di dati di TensorFlow,

giving a standard interface to a variety of diverse datasets,

fornendo un'interfaccia standard a una varietà di set di dati,

including those containing images, text, video, and much more.

compresi quelli che contengono immagini, testo, video e molto di più.

While the traditional session-based programming model is still maintained,

Il modello di programmazione tradizionale basato sulla sessione viene mantenuto,

we recommend using regular Python with eager execution.

ma vi suggeriamo di usare regolarmente Python con la <i>eager execution</i>.

The <i>tf.function</i> decorator can be used to convert your code into graphs

Il decoratore <i>tf.function</i> può essere usato per convertire il vostro codice in grafici

which can then be executed remotely, serialized, and optimized for performance.

che possono poi essere eseguiti da remoto, serializzati e ottimizzati in termini di prestazioni.

This is complemented by <i>autograph</i>, which is built into <i>tf.function</i>,

<i>Questo è integrato da </i>autograph<i>, incorporato in </i>tf.funcion<i>,</i>

and it can convert regular Python control flow

<i>e può convertire il normale flusso di controllo di Python</i>

directly into TensorFlow control flow.

<i>direttamente nel flusso di controllo di TensorFlow.</i>

And, of course, if you've used TensorFlow 1.x

Ovviamente, se avete usato TensorFlow 1.x

and you're looking for a migration guide to 2.0,

e se state cercando una guida per migrare a 2.0,

we've published a guide which includes an automatic conversion script

abbiamo pubblicato una guida con un codice di conversione automatica

to help you get started.

che vi aiuterà a iniziare.

If you want to learn how to build applications

Se volete imparare come costruire applicazioni

using TensorFlow 2.0,

usando TensorFlow 2.0,

take a look at the effective 2.0 guide

date un'occhiata alla guida

and then try out our online courses that we've created together

e poi provate i nostri corsi online che abbiamo creato insieme

with the folks from <i>deeplearning.ai</i> and Udacity.

a <i>deeplearning.ai</i> e Udacity.

For more about TensorFlow 2.0, including how to download

Per maggiori informazioni, compresa la procedura per scaricare

and get started with coding machine-learned applications,

e iniziare a codificare applicazioni di <i>machine learning</i>,

check out the official TensorFlow site at <i>tensorflow.org</i>. ♪ (ending music) ♪

date un'occhiata al sito ufficiale di TensorFlow, <i>tensorflow.org</i>.

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