TensorFlow 2.0特性前瞻,解决易用性问题
极客时间编辑部
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前不久,谷歌刚刚发布了 TensorFlow 1.10.0 版本。近日,谷歌开源战略负责人怀尔德·詹姆斯(Edd Wilder-James)又宣布,TensorFlow 将会在今年晚些时候,发布具有里程碑意义的 2.0 预览版本。
据称,TensorFlow 2.0 将会进行重大的功能变更,主打易用性。而 TensorFlow 1 版本也将在 2.0 发布之后,不再进行任何功能的开发和更新。
自从 2015 年开源发布以来,TensorFlow 已经成为全球应用最广泛的机器学习框架,可以满足广泛的用户和用例需求。在此期间,随着计算硬件、机器学习研究和商业部署的快速发展,TensorFlow 得到了不断的完善。
为了适应快速的变化,开发团队已经开始研究 TensorFlow 的下一个主要版本。以下是 TensorFlow 2.0 最值得用户期待的几点:
Eager execution 将成为 2.0 的核心功能,它将用户对编程模型的期望与 TensorFlow 实践更好地结合起来,并且使 TensorFlow 更易于学习和应用。
通过交换格式的标准化和 API 的协调,支持更多平台和语言,并改善组件之间的兼容性和奇偶性。
将会删除已经弃用的 API,并减少会给用户带来困扰的副本数量。
据了解,TensorFlow 2.0 将会纠正错误并进行改进,这些改进在语义化版本中是被禁止的。为了简化过渡过程,开发团队将会创建一个转换工具,用于更新使用 TensorFlow 2.0 兼容 API 的 Python 代码,或者在无法自动进行此类转换时发出警告。
并不是所有更改都可以完全自动完成,例如,TensorFlow 将弃用某些 API,其中一些 API 没有直接的替代物,对于这种情况,TensorFlow 将会提供兼容模块(tensorflow.compat.v1)。
现在,单个存储库已经无法维护和支持 TensorFlow 的 contrib 模块。较大规模的项目也要单独进行维护,因此,TensorFlow 2.0 将会在主代码里添加一些规模较小的扩展。
未来几个月,TensorFlow 将与用户协商制定详细的迁移计划,包括如何在社区页面和文档中公布 TensorFlow 扩展。
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