TensorFlow est un outil de machine learning et de deep learning. Il expose une API en Python. Google l'utilise en interne, notamment pour Inception v3, son architecture de reconnaissance d'image.

Google a ouvert le code de TensorFlow en 2015. Moutain View a annoncé lundi la sortie de TensorFlow 2.0 en version finale.

Cette mouture met l'accent sur la simplicité et la facilité d'utilisation, selon les termes de Google. La construction de modèles avec Keras est présentée comme étant facile, et l'exécution rapide. C'est toujours selon Google, le plus gros point fort de cette version 2.0. Google souligne aussi avoir simplifié l'API en réduisant la duplication et en supprimant les terminaux obsolètes.

TensorFlow 2.0 fournit Keras en tant qu'API de haut niveau centrale utilisée pour créer et former des modèles. Keras fournit plusieurs API de création de modèle, telles que Séquentielle, Fonctionnelle et Sous-classification, ainsi qu'une exécution rapide, pour une itération immédiate, un débogage intuitif, et la construction de pipelines d'entrée évolutifs. Google renvoie à cette documentation pour plus de détails.

En revanche Google a effectué de nombreuses modifications d'API qui entraînent des incompatibilités avec les versions antérieures. En outre TensorFlow 2.0.0 est construit à l'aide de devtoolset7 (GCC7) sur Ubuntu 16. Cela peut entraîner des incompatibilités ABI avec des extensions construites à l'aide de versions antérieures de TensorFlow.

TensorFlow c'est aussi une notable amélioration de performances, grâce à une meilleure utilisation des GPU. TensorFlow 2.0 offre des performances d’entraînement jusqu’à trois fois plus rapides en utilisant une précision mixte sur les GPU Volta et Turing avec quelques lignes de code. TensorFlow 2.0 est étroitement intégré à TensorRT et utilise une API améliorée pour offrir une meilleure convivialité et de hautes performances lors de l’inférence sur les GPU NVIDIA T4 Cloud sur Google Cloud.

Kari Briski, directeur principal de la gestion des produits de logiciel d'informatique accélérée chez NVIDIA a commenté ainsi la sortie de TensorFlow 2.0  : "L'apprentissage automatique sur les GPU et les systèmes NVIDIA permet aux développeurs de résoudre des problèmes qui semblaient impossibles il y a quelques années. TensorFlow 2.0 est doté de nombreuses fonctionnalités d’accélération GPU exceptionnelles et nous avons hâte de voir les étonnantes applications d’IA que la communauté créera avec ces outils mis à jour."