ということで、こちらをもとにした完全に自分用のメモ集みたいな感じです。まあ言ってみればただのリンク集なので、元ブログと情報量に大差はありませんのでご注意を。
最初にやったほうがいいこと
$ pip install --upgrade tensorflow
とかやって、TensorFlowのバージョンを1.7まであげておきます。
Installing TensorFlow | TensorFlow
Eager Execution
Define-by-Run が実現されるやつですね
Running Estimator models on multiple GPUs on a single Machine
DistributionStrategyという簡単に分散処理が実現されるAPI- 既存コード（Estimator前提っぽい？）に対して最小限の変更で分散化させられますよ、というものっぽい
- 最初は1台のマシン上の複数GPU前提、同期的なデータパラレルっぽいですね。ちゃんと読んでませんが
MirroredStrategyというAPIのみ対応していて、estimatorのRunConfigにぶっこむだけで変更完了、簡単でしょ！という雰囲気を感じました
TensorFlow Hub
たぶん今回の目玉の１つ。いたるところで説明されているので割愛
Graphical debugger plug-in
TensorFlow debugger(tfdbg) のGUI的な位置付けで、かつTensorBoardのplug-inとなっているもの
TensorFlow Extended(TFX)のコンポーネント群
TensorFlow Model Analysis
モデルの評価とかしてくれるやつ。後で試す。
こっちの Getting Started を読んだ方がイメージが湧きやすい github.com
TensorFlow Transform
前処理君。地味だけどこれからTFが本格活用されてくると重要になりそう？
Estimators
これはだいぶ前からいらっしゃる
TensorFlow Serving
これはだいぶ前からいらっしゃる。ガッツリ使ったことないので後で試す。
GitHub - tensorflow/serving: A flexible, high-performance serving system for machine learning models
TensorFlow.js
TensorFlow Hub と並んでもう一つの目玉っぽかったやつ
TensorFlow for Swift
Swiftも対応ということで、これもけっこうインパクト大きそう？
TensorFlow Lite
今回で、Raspberry Piのサポートもアナウンスされたようです。
Introduction to TensorFlow Lite | TensorFlow
ハードウェア系
TensorFlow Probability API
Edwardのお話を聞いて高まったもののほとんどノータッチ。
GitHub - tensorflow/probability: Probabilistic reasoning and statistical analysis in TensorFlow
Community関連の話
TensorFlow blog
元記事になっているブログが今回新たに開設されたようです。
TenosrFlow YouTube
YouTube上にTensorFlowチャンネルができました。今回のTensorFlow Dev Summit 2018のセッション動画も見られます。
Mailing Lists
プロジェクトごとにMailing Listが整備されたようです。
まとめ
これは範囲が広すぎて追いかけるの無理ですね。見てきた人に話を聞くのが一番早そうです、が、以下のイベントはもう締め切ったあとかー間に合わない
