Machine Learning: TensorFlow-Addons bieten Erweiterungen für das Framework
In der kommenden Version 2.0 von TensorFlow sollen Entwickler via TensorFlow-Addons die Kernfunktionen des Frameworks ausbauen können.
(Bild: Machine Learning & Artificial Intelligence / Mike MacKenzie / cc-by-2.0))
- Björn Bohn
Im Rahmen der Arbeiten an der nächsten großen Hauptversion des Machine-Learning-Frameworks TensorFlow arbeitet eine Special Interest Group (SIG) am Konzept der TensorFlow-Addons. Sie sollen das Framework um Funktionen erweitern, die nicht in der Standardvariante von TensorFlow enthalten sind, wie etwa neue Algorithmen aus Forschungsarbeiten oder erweiterte Datenverarbeitung und Filtermöglichkeiten. Gleichzeitig dient das Projekt als neues Zuhause für das Modul tf.contrib, das die Entwickler aus dem zentralen TensorFlow-Repository entfernt haben.
Aktueller Stand der Entwicklungen
Wie ein Blogbeitrag auf Medium erklärt, haben es bereits einige Pakete in das neue Ökosystem geschafft: tfa.activations, tfa.callbacks, tfa.image, tfa.layers, tfa.losses, tfa.metrics, tfa.optimizers, tfa.rnn, tfa.seq2seq und tfa.text. Darüber hinaus möchte die Community eine Dokumentation samt Beispielen für alle Funktionen mit Google Colab Notebooks zur Verfügung stellen.
Um zu verhindern, dass die Add-ons in der doch nicht langsamen Machine-Learning-Welt zu schnell veralten, hat das Team hinter der Idee Maintainer für Pakete und Module eingeführt. Diese Mitglieder der Community sollen den Code regelmäßig überprüfen und veralteten Code als deprecated kennzeichnen und die Konformität zu den TensorFlow-üblichen API-Mustern gewährleisten.
Darin sieht das Team auch die größten Probleme von tf.contrib, dem bisherigen Spielplatz zum Entwickeln experimenteller Features für TensorFlow: Der Code sei zu großen Teilen veraltet gewesen und niemand hätte sich darum gekümmert. Eine mangelnde Dokumentation hätte das Modul auch schwer nutzbar gemacht, und selbst wenn Projekte einen Support hatten, gingen sie im Wirrwarr des Repositorys oft unter. Deshalb habe man sich für das neue Modell entschieden und bereits große Teile des Moduls in die neue Addon-Struktur integriert.
Das Framework TensorFlow ist eines der Kernthemen der englischsprachigen Konferenz Minds Mastering Machines [M³], die heise Developer zusammen mit The Register veranstaltet. Sie findet vom 30. September bis zum 2. Oktober in London statt, der Frühbucherrabatt gilt noch bis zum 31. Juli.
Wer die Addons bereits testen möchte, kann in der Betaversion von TensorFlow 2.0 den Befehl pip install tensorflow-addons ausführen. Wer sie im Python-Code verwenden möchte, kann sie via
import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa
importieren. Weiterführende Informationen bietet das Repository zum neuen Projekt. (bbo)
