谷歌发布 TensorFlow 2.0：与 Keras 的集成更为紧密

谷歌今天宣布，该公司的开源机器学习库TensorFlow 2.0正式版现在可供公众使用。TensorFlow 2.0的Alpha测试版于今年春季在TensorFlow开发峰会上首次与面向移动和嵌入式设备的TensorFlow Lite 1.0以及TensorFlow Federated之类的其他机器学习工具一道发布。

TensorFlow 2.0进行了许多更改，旨在提高易用性，比如取消了被认为纯属多余的一些API；与tf.keras紧密集成，并高度依赖它（作为其核心高级API）。与Keras深度学习库的初步集成始于2017年2月发布的TensorFlow 1.0。

如果在英伟达的Volta和Turing GPU上使用混合精度时，它还有望将训练性能提高三倍；并且默认情况的贪婪执行（eager execution）意味着最新版本的TensorFlow可以改善运行时性能。

TensorFlow工程总监Rajat Monga于今年早些时候告诉IT外媒VentureBeat，自2015年谷歌Brain团队发布TensorFlow框架以来，其下载量已超过了4000万人次。

发布正式版的新闻是在TensorFlow World大会前夕宣布的，首次召开的TensorFlow World是面向开发人员的大会，定于10月28日至31日在加利福尼亚州圣克拉拉举行。

在最近的其他新闻中，谷歌AI研究人员宣布了自然语言理解方面的一系列突破，比如经过训练可以识别9种印度语言的一种多语言模型。上周，研究人员透露了他们已开发出ALBERT的新闻，这种对话式AI模型如今在SQuAD和GLUE性能基准测试排行榜上名列榜首。