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谷歌發布千元級TPU芯片，部署在邊緣設備上的TensorFlow Lite迎來升級

今天凌晨，谷歌一年一度的TensorFlow開發者大會在加州舉行。明明應該是一場軟件盛會，卻被生生開出了硬件發布會的ζ道。

谷歌在會上發布了兩款AI硬件：售價僅千元搭載著TPU的開發板;可以為Linux機器學習推理加速的計算棒。它倆取代軟件成了本次發布會的主角。

當然還有照例升級的TensorFlow 2.0 Alpha版，版本號提升的同時，Logo也變成時下流行的扁平化設計。

在移動設備運行AI模型越來越主流的今天，用于部署在邊緣設備上的TensorFlow Lite終于迎來了1.0版。

下面就讓我們一起來回顧這場發布會的亮點吧。

發布會主角Coral

Coral開發板(Coral Dev Board)是一款售價150美元(折合人民幣約1000元)的小型計算機，具有可拆卸的模塊化系統和一個定制的TPU芯片，類似于樹莓派。

Coral中的Edge-TPU尺寸大約只有一ö硬幣的1/4，擁有1GB的LPDDR4內存和8GB的eMMC存儲，安裝Mendel版Linux或者Android，可以進行本地的離線運算。

它不訓練機器學習模型，而只是用TensorFlow Lite進行推理預測，因此比全棧框架更節能。

Coral能夠以ÿ秒30幀的速度在高分辨率視頻上運行深度前饋神經網絡，或者以ÿ秒超過100幀的速度運行MobileNet V2這樣的單一模型。

這λ妹子現場用Coral展示了一個有趣的圖像分類應用。只需要開發板加攝像頭，再加幾個按鈕而已。

右邊的四個按鈕，各自代表一個類別。

給AI看一只橘子，連按十幾下黃色按鈕。

再看到橘子的時候，黃燈就會亮起。

再給AI看TF的標志，也是橙色的，連按十幾下紅色按鈕。

然后，再看到標志的時候，紅燈就會亮起。

這時候，就算再把橘子放到攝像頭前，AI也不會被迷惑，毫不猶豫地點亮黃燈。

同時，谷歌還發布了一款Coral USB加速器，體內同樣包含一顆Edge TPU，可以在任何64λARM或x86平臺的Debian Linux上運行。

Coral USB加速器售價75美元，可以加速樹莓派和Linux系統的機器學習推理。

谷歌不是第一個發布此類產品的廠商，英特爾早在幾年前就發布過USB神經網絡加速計算棒，但是神經計算棒只支持Caffe，而Coral支持Caffe、TensorFlow和ONNX。

由于PyTorch能轉成ONNX，所以Coral實際上也能支持PyTorch。

連競爭對手Facebook的大神Yann LeCun，也在推特上給出一個好評：“Nice feature rundown at Hackaday”。

此外還有一款售價25美元、500萬像素的相機配件。

TF 2.0 Alpha

TensorFlow團隊表達了對Keras更深的愛。

用tf.keras高層API，可以有效簡化TF的使用。

團隊說，從前tf.keras的設定用來做小模型的，要擴大規模怎ô辦?

估計器 (Estimators) 就是強大的工具。

在2.0里，tf.keras已經整合了Estimators的能量：

如此，便不用在一個簡單API和一個可擴展API之間，再做多余的選擇。

死磕Keras，扔掉其他API，就是為了減少重復。

除此之外，就是Eager Execution變成了默認設定。有了它，除了執行起來更加快捷，debug也容易一些：

“可以使用 Python 調試程序檢查變量、層及梯度等對象。”

快速上手

如果想要絲滑入門TF 2.0的Alpha版，可前往TensorFlow新鮮設計的友好網站，

團隊溫馨建議，先觀察一下“Hello World”示例，分為初學者版和老司機版：

初學者版，用的是Keras Sequential API，最簡單的入門大法;

老司機版，展示了怎樣用命令式來寫正向傳播、怎樣用GradientTape來寫自定義訓練loop，以及怎樣用tf.function一行代碼自動編譯。

然后，再去讀Effective TensorFlow 2.0等等指南。

不止這些，還有AutoGraph指南，代碼升級指南，以及其他Keras相關指南，一應俱全。

給手機用的TF Lite

介紹完TF 2.0后，谷歌TensorFlow Lite的工程師Raziel Alvarez上臺，TF Lite 1.0版正式上線。

TensorFlow Lite是一個為移動和嵌入式設備提供的跨平臺解決方案。谷歌希望讓TensorFlow能夠運行在更多設備上。

除了PC和服務器以外，我們的生活中還有像手機、智能音箱、智能手表等設備需要用到機器學習模型，而它們都是無法運行TensorFlow的。

要讓這些設備運行TensorFlow需要面臨以下挑戰：計算力不足、存儲空間有限、電池限制。

必須要有個輕量級(Lite)框架能將機器學習模型部署在移動和IoT設備上的。

TensorFlow Lite就是為此而誕生，它于2017年5月在谷歌I/O開發者大會上首次推出，目前它已經部署到超過20億臺設備中，主要是通過以下一些軟件，包括谷歌官方應用和兩家來自中國的應用——愛奇藝、網易。

接著谷歌邀請了來自中國的網易機器學習工程師Lin Huijie介紹了TensorFlow Lite在“有道”中的應用。

Lin Huijie說，網易用它實現了30~40%的圖片翻譯加速。

谷歌表示為移動設備部署TF Lite非常方便，只需用TensorFlow打包好模型，再用TF Lite轉換器將之轉化為TF Lite模型。

經過TF Lite的優化后，設備在CPU上的性能達到原來的1.9倍，在Edge TPU上的性能最高提升了62倍。

其他

除了以上幾款硬件和軟件外，谷歌今天還發布了TensorFlow Federated，和TensorFlow Privacy。

TensorFlow Federated是一個開源框架，用來訓練來自不同λ置數據的AI模型。TensorFlow Privacy能讓開發人員更容易訓練具有強大隱私保障的AI模型。

另外在發布會上亮相的有：TensorFlow.js 1.0;Swift for TensorFlow 0.2。

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