pip软件包附带一个转换器工具，可以升级 (大多数的) 1.x TensorFlow代码，因此它可以在每晚安装2.0的情况下运行。...tf_upgrade_v2这个工具使用了很多与 tf.compat.v1兼容的模块，包含在TensorFlow 1.x中所有的符号及其原始行为。...一旦最终版本的TensorFlow 2.0发布，预计不会在TensorFlow 1.x上有任何进一步的功能开发。...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。...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； 有关开发或迁移到TensorFlow 2.0的问题，请发送电子邮件至discuss@tensorflow.org
代码库遵循模块化方法，子包和子模块由指定的社区成员维护。...从tf.contrib移出 该项目的目标可能听起来很熟悉，而且Addons确实是tf.contrib(它已被移出中央TensorFlow代码库)的大部分着手点。...如何安装 TensorFlow Addons为macOS和Linux提供了一个pip包，计划在未来支持Windows和Anaconda。...当前请尝试使用tensorflow-2.0的最新版本： pip install tensorflow-addons 要在Python代码中使用TensorFlow-addons，您只需导入包： import...tensorflow as tf import tensorflow_addons as tfa 代码库的可持续性 为了确保TensorFlow插件不会变成陈旧的代码，引入了子包和子模块维护者来管理代码库的各个部分
tensorflow as tf import tensorflow.contrib as contrib #这句话表示让contrib的代码自动补全功能可用，不知道为啥，比如输入contrib.等一会后面就会自动提示出现很多方法...，但是输入tensorflow.contrib.却没有任何反应，我推测import tensorflow只是将当前下tensorflow包内的方法变量都导入提示功能中供提示使用,可能不能导入部分子包的智能提示功能...“import tensorflow.contrib”表示将当前子包的方法的提示功能导入进去。...if 1: import cv2 #这句话表示在程序运行的时候导入cv2模块，用于解决上面的from cv2 import *导入的模块不可用 在pyshell中解决contrib的代码补全问题，...pycharm中好像不行 直接import tensorflow.contrib就可以了 用的时候，输入tensorflow.contrib.la 过一会就会提示有layer这个属性了。
此外，TensorFlow 团队表示，未来所有的 tf.contrib 都会被弃用，对于每个 contrib 模块，要么 a）将项目集成到 TensorFlow 中；b）将其移至单独的存储库；c）完全将其移除...tf.contrib TensorFlow 的 contrib 模块已经超越了单个存储库中可以维护和支持的模块。...我们将在未来几个月与 contrib 模块的所有者合作制定详细的迁移计划，包括如何在我们的社区页面和文档中宣传您的 TensorFlow 扩展。...对于每个 contrib 模块，我们要么 a）将项目集成到 TensorFlow 中； b）将其移至单独的存储库；c）完全将其移除。...有分析认为，谷歌暂时不会加入这个联盟，而是会打造自己的独立生态。如今，TensorFlow 2.0 即将发布，而谷歌的 Keras 也颇受欢迎，可以预见，谷歌在这一领域的领先地位短期内不会被动摇。
对于这种情况，团队将提供兼容模块（tensorflow.compat.v1），其中包含完整的 TensorFlow 1.x API，并将在 TensorFlow 2.x 的生命周期内维护。...一旦最终版本的 TensorFlow 2.0 发布，预计 TensorFlow 1.x 上不会有任何进一步的功能开发。...磁盘兼容性 我们可能不会对 SavedModels 或存储的 GraphDef 进行重大更改（我们计划在 2.0 中包含所有当前内核）。...tf.contrib TensorFlow 的 contrib 模块已经超越了单个存储库中可维护和支持的模块。更大的项目可以单独维护会更好，而团队将随着 TensorFlow 主代码孵化较小的扩展。...对于每个 contrib 模块，团队将： 将项目集成到 TensorFlow 中 将其移至单独的存储库 完全删除它 这意味着以后将弃用所有 tf.contrib，今天起将停止添加新的 tf.contrib
我们再去讨论深度学习框架，吐槽它们的体验，会不会有点过时？并不会，新模型与新算法，总是框架的第一生产力。...比如说 MobileNet 之类的经典模型，官方实现就是用 TF 第三方库「contrib」中的一个模块「slim」来写的。...然后到了 TensorFlow 2.X，整个「contrib」库都被放弃了。 在 1.X 后期，各个教程使用的接口都不相同，我们又分不清楚哪个接口到底好，哪个到底差。...后来随着深度学习成为主流，也就有了各种非官方教程，tf.contrib 模块里面的代码也就越来越多。 ...此外，tf.keras 是个「大杂烩」，神经网络层级、最优化器、损失函数、数据预处理 API 等等都包含在内。
tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter 这是支持GPU和Python 3的tensorflow jupyter镜像。...eli5 PDPbox shap \ && pip3 install xgboost \ lightgbm \ catboost \ sklearn-contrib-lightning...可视化分析 # FeatureSelector是用于降低机器学习数据集的维数的工具 # pydotplus, graphviz: 可视化决策树时需要用到 # PrettyTable模块可以将输出内容如表格方式整齐地输出...imagemagick \ && pip3 install \ yellowbrick \ opencv-python \ opencv-contrib-python...jovyan/.jupyter/jupyter_notebook_config.py \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ibbd/notebook 我们日常需要用的包基本都包含在镜像里面了
对于这种情况，团队将提供兼容模块（tensorflow.compat.v1），其中包含完整的TensorFlow 1.x API，并将在TensorFlow 2.x的生命周期内维护。...一旦最终版本的TensorFlow 2.0发布，预计TensorFlow 1.x上不会有任何进一步的功能开发。...tf.contrib TensorFlow的contrib模块已经超越了单个存储库中可维护和支持的模块。更大的项目可以单独维护更好，而团队将随着TensorFlow主代码孵化较小的扩展。...对于每个contrib模块，团队将 将项目集成到TensorFlow中 将其移至单独的存储库 完全删除它 这意味着将弃用所有tf.contrib，今天起将停止添加新的tf.contrib项目。...团队正在寻找目前在tf.contrib的项目的所有者/维护者。 下一步 有关开发或迁移到TensorFlow 2.0的问题，请发送电子邮件至discuss@tensorflow.org与团队联系。
针对这样的情况，TensorFlow会提供一个兼容模块 (tensorflow.compat.v1) ，里面有完整的TensorFlow 1.x API，并且在2.x的生命周期里，会得到持续的维护。...不过，一旦2.0正式版发布，1.x就不会再有任何功能更新了。但在那之后，团队还是会给最后一版1.x，提供一年的安全补丁。磁盘兼容性SavedModel和GraphDef，都不会发生什么重大的变化。...tf.contrib被砍了contrib模块的成长，超出了TensorFlow团队 (在一个repo里) 能维护的范围。Wicke说，更大的项目，分开维护可能会更好。...在未来几个月，团队会与现有contrib模块的主人们，指定迁移计划，比如怎样在社区页面上或以文件的形式，发表自己的TensorFlow扩展。...每一个contrib模块，命运有三种：1.集成到TensorFlow里。2.移到一个单独的Repo里。3.彻底移除。
对于这种情况，将提供兼容模块（tensorflow.compat.v1），其中包含完整的TensorFlow 1.x API，并会在TensorFlow 2.x的生命周期内进行维护。...一旦最终版本的TensorFlow 2.0发布，预计不会在TensorFlow 1.x上有任何进一步的功能开发。...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。...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...开发团队正在寻找tf.contrib中一些项目的拥有者和维护者。 有关开发或迁移到TensorFlow 2.0的问题，请发送电子邮件至discuss@tensorflow.org。
该项目独立于TensorFlow，并拥有一个活跃的贡献者和用户社区。TensorFlow包含Keras API的完整实现（在tf.keras模块中），并有一些TensorFlow特有的增强功能。...TensorFlow包含Keras API（在tf.keras模块中）的实现，并有一些TensorFlow特定的增强功能，包括支持直观调试和快速迭代的eager execution，支持TensorFlow...tf.keras包含在TensorFlow中。您无需单独安装Keras。例如，如果在Colab Notebook中运行： !...请注意，tf.layers中的非面向对象的层将被废弃，并且tf.contrib.*（包括tf.contrib.slim和tf.contrib.learn等高级API）将在TF 2.0中不可用。...这些模型已经用于产品并得到广泛部署，由于所有这些原因，Estimator API（包括Premade Estimators）将包含在TensorFlow 2.0中。
众所周知，Python 应用程序在执行用户的实际操作之前，会执行 import 操作，不同的模块可能来自不同的位置，某些模块的运行可能非常耗时，某些模块可能根本不会被用户调用，因此很多模块的导入纯粹是浪费时间...源代码如下： # Code copied from https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/util...代码使用： 正常情况下我们这样导入模块： import tensorflow.contrib as contrib 其对应的惰性导入版本如下： contrib = LazyLoader('contrib...', globals(), 'tensorflow.contrib') PEP0690 建议的做法 PEP0690 的提案是在编译器（ C 代码）层面实现，这样性能会更好。..."imports done") 正常导入情况下，会等 10 秒后先打印 "spam loaded"，然后打印 "imports done"，当执行 python -L eggs.py 时，spam 模块永远不会导入
而且未来所有的 tf.contrib 都会被弃用，对于每个 contrib 模块，要么 a）将项目集成到 TensorFlow 中；b）将其移至单独的存储库；c）完全将其移除。...虽然 TensorFlow 已经支持 Keras，但是 2.0 版本将实现更加紧密的集成。 Keras有以下几大关键优点：用户友好、模块化、可组合、容易扩展，既适合新手，也适合专家。这些优点加起来。...这个项目一直独立于 TensorFlow，并且拥有一个活跃的贡献者社区和用户社区。在 tf.keras 模块里，TensorFlow 有一个特定增强功能的完整 Keras API 实现。...因为 tf.keras 是包含在 TensorFlow 内的，所以，大家不用单独安装 Keras。如果在 Colab 中你可以直接运行下面的代码： 然后你就可以使用 tf.keras 了。...这些模型已经投入生产并得到广泛部署，由于这些原因，包括 Premade Estimators 在内的Estimator API 将包含在 TensorFlow 2.0 中。
TensorFlow 1.9.0正式版发布了，下面是更新和改进的细节，更详细的信息请到网站查阅：github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.9.0...tf.contrib.estimator.RNNClassifier tf.contrib.estimator.RNNEstimator distributions.Bijector API以新的API...tf.contrib： tf.contrib.framework.zero_initializer支持ResourceVariable。...将“constrained_optimization”添加到tensorflow / contrib。 其他 添加GCS配置操作。 更改签名MakeIterator以启用传播错误状态。...请注意，如果之前具有相同名称但内容不同的资源相互覆盖，则可能会导致新资源文件包含在SavedModels中。
推理接口已作为 JCenter 包提供，可以通过将以下代码添加到build.gradle文件中包含在 Android 项目中： allprojects { repositories {...使用 Android Studio，从路径~/tensorflow/tensorflow/contrib/lite/java/demo打开 Android 项目。...TPU 的 TensorFlow API 位于tf.contrib.tpu模块中。...为了在 TPU 上构建模型，使用以下三个 TPU 特定的 TensorFlow 模块： tpu_config：tpu_config模块允许您创建配置对象，其中包含有关将运行模型的主机的信息。...import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_config from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu
为确保 TensorFlow 2.0 仍支持您的代码，升级脚本加入了 compat.v1 模块。此模块将以等效的 tf.compat.v1.foo 引用代替表单 tf.foo 的调用。...此外，由于我们弃用了某些模块（例如 tf.flags 和 tf.contrib)，您将无法通过切换至 compat.v1 来实现 TensorFlow 2.0 中的某些变更。...升级使用这些模块的代码可能需要额外使用一个库（如 absl.flags）或切换至 tensorflow/addons 中的软件包。...传送门： tensorflow/addons： https://github.com/tensorflow/addons 如果您想尝试将模型从 TensorFlow 1.12 升级至 TensorFlow...特别要注意的是，在对函数中的 tf.argmax 或 tf.batch_to_space 等参数进行重新排序后，脚本会错误地添加关键字参数并导致现有的代码发生错误映射 此脚本不会对参数进行重新排序。
为确保 TensorFlow 2.0 仍支持您的代码，升级脚本加入了 compat.v1 模块。此模块将以等效的 tf.compat.v1.foo 引用代替表单 tf.foo 的调用。...此外，由于我们弃用了某些模块（例如 tf.flags 和 tf.contrib)，您将无法通过切换至 compat.v1 来实现 TensorFlow 2.0 中的某些变更。...升级使用这些模块的代码可能需要额外使用一个库（如 absl.flags）或切换至 tensorflow/addons 中的软件包。...注：tensorflow/addons 链接 https://github.com/tensorflow/addons 如果您想尝试将模型从 TensorFlow 1.12 升级至 TensorFlow...特别要注意的是，在对函数中的 tf.argmax 或 tf.batch_to_space 等参数进行重新排序后，脚本会错误地添加关键字参数并导致现有的代码发生错误映射 此脚本不会对参数进行重新排序。
更灵活 TensorFlow 1.0 还加入了一些高级API，包括 tf.layers，tf.metrics 和 tf.losses 模块。...Java和Go的实验API 高级API模块tf.layers，tf.metrics和tf.losses - 在纳入skflow和TF Slim之后从tf.contrib.learn中提取 发布了面向CPU...安装改进：添加了Python 3 docker镜像，TensorFlow的pip包现在兼容PyPI。这意味着TensorFlow现在可以简单调用pip install tensorflow来安装。...TensorFlow Debugger（tfdbg）：命令行界面和API。 添加了新的python 3 docker图像。 使pip包兼容pypi。...[tf.div()] 将保留，但它的语义不会回应 Python 3 或 [from future] 机制。 tf.reverse() 现在取轴的索引要反转。
这个警告信息通常出现在使用 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块中的 read_data_sets 函数时。...问题描述当我们在代码中引入 from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets 时，可能会遇到以下警告信息...：plaintextCopy codeWARNING:tensorflow:From /path/to/your/file.py:3 in read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist...这个模块是 TensorFlow 2.0 引入的，将取代 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块。...这个函数在 TensorFlow 2.0 及之前版本的 tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist 模块中使用，但在 TensorFlow
因为input_data读取的是压缩包 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...WARNING:tensorflow:From /home/wd/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python...WARNING:tensorflow:From /home/wd/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python...__init__ (from tensorflow.contrib.learn.python.lea 解决问题 \tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets...解决思路 警告位置：\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\mnist.py:290: DataSet.
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