TensorFlow 1.9.0正式版来了！新手指南全新改版，支持梯度提升树估计器

李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

TensorFlow 1.9.0正式版来了！

谷歌大脑研究员、Keras作者François Chollet对于这一版本评价甚高，他说：“不管是不是TF用户都应该看一看：TF最近进步巨大。这是通往ML未来的一大步。”

那么，这次更新究竟都涉及什么功能呢？

首先是对Keras的支持。Keras是一个深度学习的高级API，把创建和训练模型所需的工作整合成了很多模块，TensorFlow是它的一个后端。在TensorFlow中，它叫tf.keras。

现在，TensorFlow的新手指南变了样，带领小白们从Keras入手，还附上了一个详细的Keras Guide。

同时，TensorFlow里的Keras本身也有提升。tf.keras升级到了Keras 2.1.6 API，新增了tf.keras.layers.CuDNNGRU和tf.keras.layers.CuDNNLSTM，分别用于更快的GRU实现和更快是LSTM实现。

除了Keras之外，Eager execution也进入了TensorFlow的新版新手指南。

Eager execution为TensorFlow引入了动态图机制，不创建静态图，它也可以运行TensorFlow代码。

另外，TensorFlow 1.9.0还有这些主要的新功能：

通过feature columns和losses，新增了对梯度提升树估计器（gradient boosted trees estimators）的支持。

TFLite优化转换器的Python接口有所扩展，标准pip安装的情况下又包含了命令行界面。这一版本中的distributions.Bijector API还亮支持Bijectors的广播。

通过tf.decode_compressed和tf.string_strip优化了数据载入和文本处理。同时，也实验性地增加了tf.contrib.estimator.BaselineEstimator、tf.contrib.estimator.RNNClassifier和tf.contrib.estimator.RNNEstimator。

新版本的更多特性，可以穿过这个传送门查看：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.9.0

还有焕然一新的新手指南：

https://www.tensorflow.org/tutorials/

曾经从入门到放弃的同学可以从头再来啦~

量子位 QbitAI · 头条号签约作者

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