米Googleは、機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 2.4」を、12月14日（現地時間）にリリースした。
「TensorFlow 2.4」では、tf.distributeモジュールにおいて、ParameterServerStrategyとカスタムトレーニングループを使用した、モデルの非同期トレーニングを実験的にサポートする。パラメータサーバトレーニングクラスタは、ワーカーとパラメータサーバで構成され、変数はパラメータサーバ上に作成され、各ステップでワーカーによる読み取り・更新が、同期なしでワーカー間で独立して行われる。
なお、今バージョンから、同期データ並列処理を使用した分散トレーニングを実装するMultiWorkerMirroredStrategyと、Keras mixed precision APIが安定版となった。
そのほか、任意のオプティマイザで動作するトレーニングコードを記述できるtf.keras.optimizers.Optimizerにおけるリファクタリング、NumPy APIの実験的なサポート（tf.experimental.numpy）、プロファイラにおけるマルチワーカーのサポート、AndroidのTFLite内部をトレースしてパフォーマンスのボトルネックを特定可能なTFLiteプロファイラが追加され、CUDA 11およびcuDNN 8をサポートしている。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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