2016 年谷歌開發者大會在中國首次舉辦,2017 年谷歌宣布成立“AI 中國研發中心”,2018年谷歌的“AI+小程序”的產物“猜畫小歌”火遍中國,今年的谷歌開發者大會為我們帶來了什么?
2019谷歌開發者大會(Google Developer Days,簡稱GDD)剛剛落下帷幕,在為期兩天的大會中,谷歌推出了不少新產品和開發工具:Android團隊更新了最新產品Android 10,TensorFlow團隊發布了TensorFlow 2.0,Flutter推出了Flutter 1.9,Web, Firebase, Wear OS和ARCore團隊也都介紹了相關產品更新。
此外,新任谷歌大中華區總裁陳俊廷登場,宣布正式推出 Grow with Google 成長計劃,將提供一系列免費線上課程、學習工具和線下培訓,幫助更多人解鎖數字時代必備技能。接下來看看本屆谷歌開發者大會的亮點。
谷歌大中華區新總裁陳俊廷首次現身:推出 Grow with Google 成長計劃
在 KeyNote 主題演講環節中,新任谷歌大中華區總裁陳俊廷(Stanley Chen)首先登場。這是陳俊廷在今年 6 月擔任該職位后首次在公開大會中亮相。
他公布了谷歌的數據技術分享計劃,已經讓 80 多個國家及地區,超過 4300 萬人從中受益。在回顧了谷歌的近期的一些動作之后,宣布正式推出 Grow with Google 成長計劃,向廣大開發者們提供免費的課程學習計劃。
陳俊廷在演講中還表示,希望通過網上的共享平臺提供免費的課程,將谷歌的技術帶給更多需要的人,幫助用戶使用和體驗谷歌的產品。
Android 10重磅亮相,原生支持 5G,更注重數據安全
本次大會正式推出新版本的安卓操作系統Android 10。實際上在本次開發者大會召開一周前,谷歌高級安卓產品經理Stephanie Cuthbertson已經在安卓開發者公眾號上宣布了這個消息。
Cuthbertson表示,新推出的Android 10聚焦移動創新、安全隱私和數字健康三大主題,全面打造最佳用戶體驗。
在移動創新上,Android 10的幾大亮眼新特性包括:
對5G網絡的強大支持:Android10 提供 5G 平臺支持,對現有 API 進行擴展,更好地幫助開發者利用 5G 技術推動應用創新。
通知中的智能回復:利用設備內置機器學習技術,在通知中顯示與當下場景相關的建議操作,例如消息智能回復,或者當通知中包含地址信息時,建議用戶開啟地圖應用。
官方深色主題:Android 10添加了系統全局深色主題,讓用戶可以在光線較暗的環境中更輕松的使用設備,并且大幅度減少設備耗電量。
手勢導航:啟用后,原有的底部導航欄設計會消失,讓應用真正實現全屏顯示。
在隱私保護、數據安全和網絡性能上,Android 10也作出多項改進和更新,主要有以下幾方面:
給予用戶更多地理位置控制:為了提高用戶的可控性,用戶可以通過一個全新的地理位置權限,僅允許正在被使用的應用 (運行在前臺) 訪問設備位置信息。
防止設備追蹤:為了防止應用追蹤設備,Android10 不允許一般應用訪問 IMEI 碼、序列號等不可重置的設備識別號。
P2P 及網絡連接優化:在 Android 10 中,我們對 Wi-Fi 堆棧進行了重構,這不僅提升了應用在隱私及性能方面的表現,而且對許多常見用例也有一定的優化,
Wi-Fi 性能模式:Android10 允許應用啟用高性能、低延遲的自適應 Wi-Fi 模式,這樣一來,即使是在網絡延遲比較敏感的場景下,如實時游戲、音頻通話等,應用依舊能保障流暢的用戶體驗。在性能模式下,Android 平臺將配合設備固件協同工作,實現最低能耗。
TensorFlow 2.0,更直觀、更強大、更靈活
本次GDD,TensorFlow 2.0依然是重頭戲。TensorFlow亞太區產品經理梁信屏展開了《機器學習的現在和未來》的分享,并把 TensorFlow 目前的家底透露了一遍:從 2015 年發布以來,達到了 4100 萬的下載,超過 5 萬次提交量,9900 次代碼改動請求,以及 1800 多位貢獻者。目前圍繞TensorFlow已經構建起一個龐大的生態,TensorFlow也成為最成功的機器學習平臺。
TensorFlow 2.0 代碼和 NumPy 很像,二者也可以很容易的相互置換對象。開發者也不用為 placeholders、Sessions 以及 feed_dictionaties 等傷腦筋了。
2.0 版本圍繞易用性、高性能、可擴展,三個方面進行了升級。下面我們列舉一些主要的升級方面:
即時執行(Eager Execution)變為默認模式
但是到了2.0時代就變成了:
API 清理和初級API
像 TensorFlow.gans、TensorFlow.app、TensorFlow.contrib 以及 TensorFlow.flags 等很多 API,要么被直接移除,要么就是轉移到單獨的庫。
在 TensorFlow 1.x 中不止一種方法來創建和訓練 ML 模型。而大多數時候,開發者都不是很清楚應該在什么情況下使用哪個 API。而且一旦使用了其中一種 API 訓練模型,接下來就很難再切換到別的 API 了。
所以在TensorFlow 2.0 中,TensorFlow.keras 是推薦使用的高級 API。
初級API從 TensorFlow 1.x 到 2.0,沒有發生太大的改變。通過 pip 來安裝 TensorFlow 的時候,一般會得到完整的 Keras API 以及一些額外的函數工具集。
定義訓練循環
在 TensorFlow 2.0 中,訓練模型最簡單的方法是使用 fit() 方法,它同時支持序列化和子類化模型。開發者也可以通過 fit() 方法很容易地配置一個 TensorBoard 實例。它同樣適用于 Jupyter/Colab 筆記本。
在使用模型子類化的時候,唯一需要做的是重寫類成員函數 compute_output_shape(),或干脆棄用這個函數。
以外,開發者可以使用 TensorFlow.data.Dataset 或 NumPy 的標準 nd-arrays 來作為 fit() 的輸入。
模型保存和恢復
TensorFlow 1.x 中如何為產品保存和裝載模型的標準是缺失的。而 TensorFlow 2.0 則試圖通過定義一個單一 API 來解決這個問題。
另外,TensorFlow 生態系統還整合了 SavedModels,這樣就可以部署到手機、邊緣設備以及服務器等里面。
TF.Text:訓練 NLP 模型
TF.Text 是一個 TensorFlow 2.0 庫,可以使用 PIP 命令輕松安裝。能夠在基于文本的模型中定期執行預處理過程,并提供 TensorFlow 核心組件中并未提供的、關于語言建模的更多功能和操作,為 TensorFlow 2.0 提供了強大的文本處理功能,且兼容動態圖模式。
TensorFlow Lite:在端上部署機器學習
TensorFlow Lite 適用于手機以及嵌入式設備上,部署機器學習應用的框架,特點是:幾乎沒有延遲、不需要連接網絡以及隱私保護。
比如,閑魚 APP 在租房場景,用 TensorFlow Lite 自動對圖片打標簽,提高了租房效率;科沃斯機器人將 TensorFlow Lite 部署在掃地機器人中,實現自動避障等等。TensorFlow Lite 在谷歌產品中也被廣泛應用,如 Google 相冊、輸入法、云助理等。
根據統計,有超過 20 億的移動設備,已經安裝了基于 TensorFlow Lite 的應用。
TensorFlow.js:可制作微信小程序的平臺
TensorFlow.js 是為 JavaScript 定制的深度學習平臺??梢赃\行已有模型、對已有模型進行再訓練、以及訓練新的模型,支持多平臺:瀏覽器、無線端(如微信小程序)、服務器、臺式機。
TensorFlow.js 除了可在多個平臺運行機器學習模型,還可以對模型訓練,此外具有 GPU 加速功能,并自動支持 WebGL。
工程師現場演示了利用 TF.js 實現的最小最快的虛擬試妝的小程序。據悉,后續還將實現發型轉換、年齡轉化模擬、膚質檢測等功能。
Flutter 1.9 穩定版發布,支持 macOS Catalina 和 iOS 13
Flutter 是谷歌的一款 UI 工具包,通過它的使用,開發者僅需一套代碼,就可以為移動、網頁和桌面構建美觀的應用。
據稱,Flutter 1.9 是迄今為止最大的一次版本更新,有 100 多名 contributor 在此次開發周期中提交了超過 1500 個 pull request。
新版本已經將 Flutter for web 合并至 Flutter 主倉庫,并支持 macOS Catalina 和 iOS 13,改進工具鏈,支持新的 Dart 語言特性和新的 Material widget等。
本文來自新智元微信號,本文作為轉載分享。
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