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明年将发布的TensorFlow 2.0,新特性一览

讲述:丁婵大小:1.23M时长:02:41
转眼间,TensorFlow 迎来了它的三周岁生日。TensorFlow 团队表示将在 2019 年发布 TensorFlow v 2.0,该版本的核心思想是使 TensorFlow 更易于学习和应用。
对于最流行的机器学习框架来说,TensorFlow 2.0 将是一个重要的里程碑,大量的更改即将到来,所有的一切都以人人可以使用 ML 为目标。但是,这些更改要求老用户完全重新学习如何使用框架。
在公告邮件列表中,谷歌大脑工程师马丁·维克(Martin Wicke)对 TensorFlow 2.0 做了初步介绍,包括的特性如下:
Eager Execution 将是 2.0 的核心特性,它将用户对编程模型的期望与 TensorFlow 实践更好地结合起来,使 TensorFlow 更易于学习和应用。
支持更多的平台和语言,通过交换格式的标准化和 API 的对齐,改进这些组件之间的兼容性和对等性。
删除弃用的 API 并减少重复,避免给用户带来混乱。
公开的 2.0 设计过程:社区现在可以与 TensorFlow 开发人员合作,使用 TensorFlow 讨论组讨论新特性。
兼容性和延续性:提供一个与 TensorFlow 1.x 兼容的模块,这意味着 TensorFlow 2.0 将有一个包含所有 TensorFlow 1.x API 的模块。
On-disk 兼容性:TensorFlow 1.x 中导出的模型(检查点和冻结模型)将与 2.0 兼容,只需要重命名某些变量即可。
tf.contrib 将完全删除。大型的维护中的模块将移动到独立的存储库,没有使用和维护的模块将会被删除。
目前,2.0 的发布日期还没有确定。但是,从 TensorFlow 讨论组中,可以知道,2018 年底可能会发布一个预览版本,2.0 的正式版本可能会在 2019 年春天发布。
今年 8 月,雷锋网根据 Google Trends 过去三年的统计数据,整理了全球范围内计算机科学领域各大深度学习框架(TensorFlow、Keras、PyTorch、Caffe、Theano)在谷歌网页的搜索热度排名。
结果表明,TensorFlow 的热度一直处于领先状态,远大于 PyTorch、Keras 等框架。不过,虽然热度很高,但也有用户对 TensorFlow 吐槽不断,诸如文档和接口混乱,使用繁琐,调试困难等。
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  • 细雨平湖
    还是不能动态改变ann的结构,差评!
  • kevenxi
    TensorFlow后面要重点研究学习
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