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TensorFlow 1.9 正式推出!

TensorFlow 1.9 正式推出!

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TensorFlow 1.9 正式推出!

来源 | Tensorflow

整理 | 磐石

【磐创AI导读】:本文授权转载自Tensorflow,介绍了最新发布的Tensorflow1.9版本。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI

我们很高兴地宣布,TensorFlow 1.9 现已正式发布!请查看相应公告,及时了解一些主要特点和重大改变,轻松升级您的代码。



主要特点和改进

● tf.keras 文件升级: 新的基于 Keras 的入门以及程序员指导页


 tf.keras 升级到 Keras 2.1.6 API


 添加 tf.keras.layers.CuDNNGRU  tf.keras.layers.CuDNNLSTM 


对梯度提升树估算器 (gradient boosted trees estimators) 添加核心功能栏和损失 (feature columns andlosses) 的支持


 TFLite 优化转换器的 Python 界面有所扩展,命令行界面 (AKA:toco, tflite_convert) 再次包含在了标准 pip 安装中


优化了数据载入和文本处理:

  • tf.decode_compressed

  • tf.string_strip

  • tf.strings.regex_full_match


实验性地增加了对新的预制估算器的支持:

  • tf.contrib.estimator.BaselineEstimator

  • tf.contrib.estimator.RNNClassifier

  • tf.contrib.estimator.RNNEstimator


● distributions.Bijector API 支持使用新的API变化为 Bijectors 进行广播



重大改变

如果你正在打开空变量范围,用 variable_scope (tf.get_variable_scope(), …) 替换 variable_scope (”, …)


用于构建自定义操作的标题已从 site-packages/external 移至 site-packages/tensorflow/include/external



Bug 修复及其他一些变更

 tfe.Network 已弃用。请从 tf.keras.Model 指定继承


● 分层变量名称在以下条件中已更改:

  • 使用带自定义变量范围的 tf.keras.layers

  • 在子类 tf.keras.Model 类别中使用 tf.layers


● tf.data :

  • Dataset.from_generator() 现能接受一个 args 列表,以便创建嵌套生成器 

  • 当 shuffle = False 或一个 SEED 通过的情况下,Dataset.list_files() 现在将会产生确定性结果

  • tf.contrib.data.sample_from_datasets() 和 tf.contrib.data.choose_from_datasets() 将更容易采样或更容易确定地从多个数据集中选择元素

  • tf.contrib.data.make_csv_dataset() 现支持引用字符串中的换行符,并删除了两个不经常使用的参数

  • (C++) DatasetBase::DebugString() 现已设为常量

  • (C++) DatasetBase::MakeIterator() 已重新更名为 DatasetBase::MakeIteratorInternal()

  • (C++) IteratorBase::添加了Initialize()method 以支持在迭代器构建期间提出错误


● Eager Execution :

  • 通过 tf.GradientTape.stop_recording 添加暂停梯度计算的记录操作功能

  • 更新文档,介绍手册


tf.keras :

  • Keras code从_impl 文件夹中移出并移除API文件

  • tf.keras.Model.save_weights 现在默认以 TensorFlow 格式保存

  • 启用数据集迭代器以传递至 tf.keras.Model 训练/评价方法


TensorFlow Debugger (tfdbg)

  • 修复了 TensorBoard 调试器插件在源文件大小超过 gRPC 消息限制 (4 MB) 时无法处理的问题


● tf.contrib :

  • tf.contrib.framework.zero_initializer 支持 ResourceVariable

  • 添加 “constrained_optimization” 到 tensorflow/contrib

……


点击 “阅读原文”,查看完整的版本说明,详细了解添加的功能和变更。




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