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TensorFlow 20来了!动态图处理大幅升级支持更多语言和平台

gecimao 发表于 2019-04-23 08:33 | 查看: | 回复:

  】TensorFlow2.0,终于要来了!开发团队决定于今年下半年发布TensorFlow2.0预览版,更好的满足广大用户的需求。本文介绍了TensorFlow2.0预览版的新功能和特性。

  自2015年TensorFlow发布以来,它已经成为世界上使用最广泛的机器学习框架,满足了广大的用户和用例需求。在此期间,TensorFlow随着计算硬件、机器学习研究和商业部署的快速发展而得到进步。

  为了反映这些快速变化,开发团队已经开始研究下一版本的TensorFlow。TensorFlow 2.0将是一个重要的里程碑,重点关注易用性。以下是用户对TensorFlow 2.0的期望:

  Eager execution应当是2.0的核心功能。它将用户对编程模型的期望与TensorFlow更好地结合起来,并且应该使TensorFlow更易于学习和应用。

  通过交换格式的标准化和API的一致性,支持更多平台和语言,并改善这些组件之间的兼容性和奇偶性。

  不久,开发团队将举行一系列公共设计评审。 此过程将阐明即将成为TensorFlow 2.0一部分的功能,并允许社区提出修改意见。如果你想看到有关流程的评论和更新,请加入。开发团队希望在下半年发布预览版后收集用户对计划更改的反馈。

  TensorFlow 2.0提供了一个纠正错误并进行改进的机会,而这些改进在语义版本控制下是禁止的。

  为了简化过度(transition),将创建一个转换工具,该工具更新Python代码以使用与TensorFlow 2.0兼容的API,或者在无法自动进行转换的情况下会发出警告。

  并不是所有的更改都可以完全自动进行。开发团队将弃用一些没有direct equivalent的API。对于这种情况,将提供兼容模块(at.v1),其中包含完整的TensorFlow 1.x API,并会在TensorFlow 2.x的生命周期内进行维护。

  开发团队将不打算对SavedModels或存储的GraphDef进行重大更改(即,预计在2.0中包含所有当前版本的内核)。然而,2.0中的变化意味着在与新模型兼容之前,原始检查点(raw checkpoint)中的变量名可能必须进行转换。

  TensorFlow的contrib模块已经超出了在单一存储库中可以维护和支持的功能。较大的项目单独进行维护是比较好的,而开发团队将随着TensorFlow主代码一起孵化更小的扩展。因此,作为发布TensorFlow 2.0的一部分,开发团队将停止发布tf.contrib。在接下来的几个月里,将与各自的所有者就详细的迁移计划进行合作,包括如何在社区页面和文档中公布你的TensorFlow扩展。对于每个contrib模块:

  这意味着将弃用所有tf.contrib,并且开发团队于今日将停止添加新的tf.contrib项目。开发团队正在寻找tf.contrib中一些项目的拥有者和维护者。

  有关开发或迁移到TensorFlow 2.0的问题,请发送电子邮件至。 要及时了解2.0开发的详细信息,请订阅,并参与相关的设计审核。

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