x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, 1])
m = tf.matmul(x, x)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(m, feed_dict={x: [[2.]]}))
En activant le mode "Eager Execution", il suffit de faire :
x = [[2.]]
m = tf.matmul(x, x)
print(m)
Enfin, de gros travaux d'optimisation GPU ont été faits afin que la librairie supporte désormais CUDA 9 et cuDNN 7.
La mise à jour de TensorFlow peut tout simplement se faire via le gestionnaire de paquets Python PIP :
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
Pour plus d'informations, rendez-vous :
Sur le dépôt GitHub de TensorFlow : https://github.com/tensorflow/tensorflow
Sur l'article de blog annonçant la sortie de TensorFlow 1.5 : https://developers.googleblog.com/2018/01/announcing-tensorflow-15.html
Nos articles remonteront en priorité dans « À la une » de Google.
