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TensorFlow 2.0 每日构建版本发布,每晚更新

TensorFlow 是在世界范围内受到欢迎的开源机器学习框架,有着高度灵活性、可移植性、联系科研与产品等特点。近日,谷歌 TensorFlow 团队提供了一个 每日构建版本(nightly build)。可在 pypi 上预览发布使用:

tf-nightly-2.0-preview

tf-nightly-gpu-2.0-preview

也可以通过将 —config = v2 传递给 bazel 命令 (运行 configure 之后) 从源构建。TensorFlow 2.0 是从同一个源代码树构建的,因此如果你想从源代码构建,只需从 master 构建即可。

在之前,谷歌大脑团队工程师 Martin Wicke 对 TensorFlow 2.0 更新内容做过初步介绍:

  • 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:将提供一个转换器,来实现更新 python 代码,以使用与 TensorFlow 2.0 兼容的 API;另外,会提供一个与 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:计划在 2.0 版本包含所有当前内核,但在与新模型兼容之前,某些变量需要重命名。
  • tf.contrib:TensorFlow 的 contrib 模块已经超越了单个仓库中可以维护和支持的模块。作为 TensorFlow 2.0 发布的一部分,将停止分发 tf.contrib。对于每个 contrib 模块,可以选择 a)将项目集成到 TensorFlow 中; b)将其移至单独的仓库;c)完全将其移除。

tensflow 项目地址

转自 https://www.oschina.net/news/103529/tensorflow-2-0-nightly-released

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