Tensorflow 1.7へバージョンアップ

Tensorflowは少し前に1.6へバージョンアップしていたにもかかわらず、pytorchを使っていたため1.5のままでした。しかし1.6のあとすぐに1.7へバージョンアップしており、eager executionが改良された模様。

TensorflowはさすがGoogleだけあって開発スピードがはやいのか、内容に追いついていくのが大変。
Tensorflowといえば、

tf.placeholder()
tf.Variable()
tf.Session()

でコーディングしていくイメージでしたが、より使いやすくするために

tflearn : easy to learn, high level API
slim : a lightweight library for defining, training and evaluating models
estimator : a high-level TensorFlow API that simplifies ML programming
keras : a higher API wrapper
eager : define by run
lite : mobile, RPi

などが次々と導入されたため、どれがいいのかわかりにくくなってきたという感じ。
kerasが使えるようになってからは、シンプルなコーディングが可能になったけれども、pytorchのようなdefine by runタイプが便利になってきたこともあって、Tensorflowもeagerを導入してdefine by runも普通に使えるようになった感じ。

なんでもありとなってきたTensorflowという感じで、やはり機械学習フレームワークとしてはTensorflowがなんだかんだいって便利なのかもしれません。
ということで、使い勝手が改良されたTensorflowも再度使おうと、1.5から一気に1.7へバージョンアップしてみました。

GPUを使用しているので、

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.7.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

のpipコマンドでAnaconda仮想環境内にインストールしてあったtensorflow-gpu-1.5.0をアップグレード。
eager executionが便利そうなので、少し慣れておこうかと。

最近は、ベイズ推定などの確率的プログラミングに興味があって、

GPy
Pyro
Edward

などを勉強していまずがTensorflowにも、

Tensorflow Probability

というライブラリができたようで、Tensorflowだけであらゆることが可能となってきた感じ。