开发 | TensorFlow 2.0 Beta发布,现在就开始体验吧

更有生命力的更新

AI 科技评论按: 继反复预热以及在今年三月在 TensorFlow 开发者峰会上宣布了 TensorFlow 2.0 Alpha 版(内部测试版)之后,TensorFlow 2.0 Beta 版(公开测试版)也终于在今天发布了。

在 TensorFlow 2.0 Alpha 版发布时,AI 科技评论就详细介绍了 TF2.0 版本中规划的默认使用 Keras、默认使用 eager execution、支持跨平台、对科研人员更友好、更好的图(graph)计算支持、简化 API 等主要更新。

自 TF 2.0 Alpha 发布以来,谷歌自己和试用了 Alpha 版的用户们就对这个版本中做出的改进给予了好评,整个 TensorFlow 生态也在继续扩大。谷歌在发布 Alpha 版的同时也在 deeplearning.ai 和优达学城上线了针对 TF 2.0 Alpha 的入门课程,目前已经有超过十三万人申请学习;TF 2.0 Alpha 的 Github 项目也已经获得了接近十三万 star、超过七万 fork。

在今天发布的 Beta 版带来了以下更新:

  • 完成 TF2.0 API 中的符号名称更新和删减。这意味着整个版本的 API 就是最终确定的版本了。同时,这个 API 也会随着 TF 1.14 正式版一起作为一个 2.0 版本的兼容模块发布。(可以在 http://u6.gg/sEbUu 查看所有的符号更新列表)
  • 支持 Keras 2.0 的更多功能,包括模型子分类、简化了自定义训练循环的 API,增加了可以支持大多数类型硬件的分布式计算策略,等等。
  • Alpha 版的用户们在 Github 上提交了许多问题,目前谷歌已经修复了其中的超过 100 个问题。这一工作还会持续地进行,以及继续收集更多用户反馈。

TensorFlow 2.0 Beta 已经可以通过 pip 快速安装,只需要执行这行代码即可

> pip install tensorflow==2.0.0-beta0

目前,TensorFlow 家族中的产品已经有部分支持 TF2.0 Beta,包括 TensorBoard、TensorHub、TensorFlow Lite、TensorFlow.js。TensorFlow Extended(TFX)以及端到端计算流程的支持仍然在开发中。

在 TensorFlow 2.0 Beta 版本发布之后、TensorFlow 2.0 正式版发布之前,它还需要经过 RC(release candidate)阶段的开发,谷歌对这一阶段的目标是增加谷歌云 TPU 以及 TPU 集群(TPU Pods)对 Keras 模型的支持、进一步改善运行性能,以及修正更多问题。RC 版本的发布时间大约在今年夏季,已经不远了。

本文分享自微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

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原始发表时间:2019-06-08

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