在rc0,rc1,rc2排队出场之后,TensorFlow 1.11.0的正式版上线了。
相比从前,新版本对Keras的支持力度更强了。
比如,tf.keras可以用分布式策略一键实现多GPU操作了。
当然,变化远不止这一处。所以,来仔细感受一下,更新都发生在哪里:
○ 预建的二进制文件,是基于cuDNN 7.2和TensorRT 4构建的。
○ 各位可以查看更新了的安装指南,在乌班图上装TensorFlow:
https://www.tensorflow.org/install/install_linux#tensorflow_gpu_support
○ 实验性支持谷歌云TPU上Keras的tf.data集成。
○ 实验性支持谷歌云TPU的Eager Execution模式。
○ 为tf.keras添加了multi-GPU的分布式策略支持。用户现在可以用fit,evaluate和predict来做多个GPU的分布式。
○ 在Estimator里添加了multi-worker的分布式策略,还有独立客户端支持。
详情可以查看: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/distribute
· 加入了C、C++和Python这三种语言的查询内核 (Querying Kernels) 函数。
○ tf.keras里,RandomUniform,RandomNormal及TruncatedNormal这些初始化器的默认值变了,以与其他API保持一致。
○ 在序贯模型 (Sequential Model) 里,Model.get_config() 会返回一个config dictionary (与其他模型示例一致) ,不会返回一个config列表了。
快去GitHub下载一波代码,顺便也观赏一下TensorFlow是怎么进化到今天的。
当然,也可以给即将到来的TensorFlow 2.0,送去一点真诚或礼貌的期待。
1.11.0下载代码请至: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.11.0
历史版本对比请至: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
期待2.0请至: https://groups.google.com/a/tensorflow.org/d/msg/announce/qXfsxr2sF-0/jHQ77dr3DAAJ