瞧一瞧:谷歌正式发布了2.0 Alpha版本-电子发烧友网
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style="text-indent: 2em;"> 3个月前谷歌正式发布了2.0 Alpha版本,一经推出广受欢迎。超过13万学生选修相关课程;GitHub获得了近13万星、被fork了超过75000次。在Beta版中,谷歌已完成2.0 API的重命名和弃用符号,这意味着当前API已经最终定型。
3个月前,谷歌在加州举办TensorFlow开发者峰会(TensorFlow Dev Summit),正式发布了2.0 Alpha版本,明确了以下3点:
Keras作为一个高级API,用于快速简便的模型设计和训练
Eager执行作为默认快速、直观的开发和调试
@tf.function 用于图形性能和可移植性
2.0 Alpha一经推出广受欢迎。根据谷歌官方统计,在线课程网站deeplearning.ai和Udacity上,超过13万学生选修了关于TensorFlow 2.0 Alpha的课程。谷歌托管在GitHub上的Repo也获得了近13万星,被fork了超过75000次。
尽管官方没有透露中国社区的情况,但是发布会现场展示一张全球地图,根据图中的用户分布情况可以推测,目前TF中国应该是仅次于美国和欧洲的第三大地区。
当然这3个月时间里,谷歌也一直没闲着。昨日,又公布了TensorFlow 2.0 Beta版本。
在Beta版中,谷歌已完成2.0 API的重命名和弃用符号,这意味着当前API已经最终定型。2.0 Beta中的API也可以作为TensorFlow 1.14版本中的v2兼容性模块使用。
关于所有符号更改的列表:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FLFJLzg7WNP6JHODX5q8BDgptKafq_slHpnHVbJIteQ/edit#gid=0
此外,Bata版还为Keras功能添加了2.0支持,如模型子类化,简化了自定义训练循环的API,为大多数类型的硬件添加了分发策略支持等等。
TensorFlow产品生态系统的核心组件,如TensorBoard、TensorFlow Hub、TensorFlow Lite和TensorFlow.js与Beta一起使用。对TensorFlow Extended(TFX)组件和端到端pipeline的支持仍在进行中。
谷歌已经关闭了针对Alpha版本报告的100多个issue,并保证会继续迭代剩下的内容。谷歌表示会重视用户的所有反馈,并鼓励大家继续保持提供反馈的激情。
在RC版发布之前,谷歌承诺会完成对云TPU和TPU pod的Keras模型支持,进一步研究性能,并解决更多问题。一份TensorFlow 2.0的开放issue列表位于issue跟踪器上,用户可以在发行说明中跟踪最新TensorFlow 2.0的进度。
至于RC版的发布期限,谷歌希望能够在今年夏季达成。在RC版发布之前,希望用户持续关注2.0的最新进度。
如果不想错过任何有关TensorFlow 2.0的更多信息,大家可以申请加入开发人员邮件列表,使用2.0作为tag来提出issue,并查看文档。
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