Was ist neu in TensorFlow 2?

Durch moderne Frameworks haben Machine-Learning-Methoden mittlerweile den Weg aus der Forschung in die Industrie gefunden. Ob in der Verarbeitung natürlicher Sprache oder in der Objekterkennung – Machine- und Deep-Learning-Modelle sind kaum mehr wegzudenken.

Eines der wohl bekanntesten ML-Frameworks ist TensorFlow, das mittlerweile seit 2015 existiert – eine lange Zeit, in der sich viel getan hat.

In diesem Vortrag schauen wir uns die Neuerungen von TensorFlow 2 an. Wo ändert sich die API, was fällt weg, und welche Features kommen hinzu? Von strukturierteren Modulen über Eager-Execution bis hin zu Verbesserungen beim Deployment verschaffen wir uns einen Überblick über die neue Version.

Vorkenntnisse

* Praktische Erfahrung mit TensorFlow und Python
* Erste Erfahrungen mit Machine Learning und neuronalen Netzen

Lernziele

* Unterschiede von TF1 zu TF2 kennenlernen
* Wissen, worauf beim Umstieg zu achten ist
* Neue Best-Practices von TF2 kennen und anwenden können