TensorFlow 2.20: Neue LiteRT-API, Keras 3.0 und optimierte Datenpipeline

TensorFlow 2.20 ist jetzt verfügbar. Das neue Release bringt zahlreiche Verbesserungen und neue Features, die die Entwicklung von Machine‑Learning‑Modellen noch effizienter machen.

Alle Neuigkeiten zu Keras, ab Version 3.0, werden jetzt ausschließlich auf keras.io veröffentlicht. Die vollständigen Release‑Notes finden Sie auf GitHub.

Das tf.lite‑Modul wird durch LiteRT ersetzt. LiteRT ist ein eigenständiges Repository mit neuen APIs in Kotlin und C++. Das tf.lite‑Modul wird in zukünftigen Python‑Paketen entfernt, daher empfehlen wir, Projekte frühzeitig zu migrieren.

LiteRT verbessert die Leistung von On‑Device‑Inference, insbesondere bei NPU‑ und GPU‑Beschleunigung. Durch eine einheitliche Schnittstelle für NPUs entfällt die Notwendigkeit, sich mit herstellerspezifischen Compilern auseinanderzusetzen. Zero‑Copy‑Hardware‑Buffer reduzieren Speicher‑Kopien und beschleunigen Echtzeit‑Inference.

Zur Reduzierung der Latenz beim ersten Datensatz‑Element wurde in tf.data die Option autotune.min_parallelism eingeführt. Damit wird die Pipeline‑Warm‑Up‑Zeit deutlich verkürzt.