TensorFlow2.0的预览版预计将于今年下半年发布.doc

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1、TensorFlow2.0的预览版预计将于今年下半年发布　　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。TensorFlo

2、w2.0将是一个重要的里程碑，重点关注易用性。以下是用户对TensorFlow2.0的期望：　　Eagerexecution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

3、举行一系列公共设计评审。此过程将阐明即将成为TensorFlow2.0一部分的功能，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　　TensorFlow2.0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TensorFlow2.0兼容的API，或者在无法自动进行转换的情况下会

4、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directequivalent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TensorFlow1.xAPI，并会在TensorFlow2.x的生命周期内进行维护。　　一旦最终版本的TensorFlow2.0发布，预计不会在TensorFlow1.x上有任何进一步的功能开发。从TensorFlow2.0发布之日起，将继续为TensorFlow1.x版本发布一年的安全补丁。　　磁盘（On-disk）兼容性　　开发团队将

5、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（rawcheckpoint）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TensorFlow2.0的一部分，开发团队将停止发布tf.contrib。在接下来的几个月里，

6、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。