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TensorFlow 2.0来了!动态图处理大幅升级,支持更多语言和平台

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TensorFlow 2.0来了!动态图处理大幅升级,支持更多语言和平台

技术小能手 2018-08-17 14:39:43 浏览22137 评论0

摘要:   新智元报道  来源:Google 作者:Martin 编译:三石 【新智元导读】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。

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  新智元报道 

来源:Google

作者:Martin

编译:三石


【新智元导读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。


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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。
  • 将删除已弃用的API并减少重复数量,否则会给用户造成混淆。


TensorFlow2.0的预览版预计将于今年下半年发布


公布TensorFlow2.0设计过程


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developers@tensorflow.org。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。


兼容性和连续性


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(tensorflow.compat.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。


一旦最终版本的TensorFlow 2.0发布,预计不会在TensorFlow 1.x上有任何进一步的功能开发。 从TensorFlow 2.0发布之日起,将继续为TensorFlow 1.x版本发布一年的安全补丁。


磁盘(On-disk)兼容性


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。


tf.contrib


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:


  • 将项目集成到TensorFlow中;
  • 将其移至单独的存储库;
  • 或者将其完全删除;


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discuss@tensorflow.org。 要及时了解2.0开发的详细信息,请订阅developers@tensorflow.org,并参与相关的设计审核。


原文发布时间为:2018-08-15

本文作者:Martin

本文来自云栖社区合作伙伴新智元,了解相关信息可以关注“新智元”微信公众号

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