TensorFlow 1.6.0 正式发布，带来多项优化和改进

内容简介：TensorFlow 1.6.0 已正式发布，带来以下突破性改变： 现在预构建的二进制文件是针对 CUDA 9.0 和 cuDNN 7 构建的。 预编译的二进制文件将使用 AVX 指令。这可能会破坏较旧的 CPU 上的 TF 。 主要特性和改进 针对...

TensorFlow 1.6.0 已正式发布，带来以下突破性改变：

• 现在预构建的二进制文件是针对 CUDA 9.0 和 cuDNN 7 构建的。

• 预编译的二进制文件将使用 AVX 指令。这可能会破坏较旧的 CPU 上的 TF 。
  

主要特性和改进

• 针对非插槽变量的新的内部优化 API 。

• tf.estimator.{FinalExporter,LatestExporter} 现在可导出被剥离的 SavedModels 。这改进了 SavedModel 的向前兼容性。

• FFT 支持添加到 XLA CPU/GPU 。

• Android TF 现在可以在兼容的 Tegra 设备上使用 CUDA 加速来构建。

Bug 修复和其他更改

• 文档更新：
  

• 针对 ML 新手新增了第二个版本的入门指南。

• 理清 resize_images.align_corners 参数的文档。

• TPUs 附加文档。

• Google Cloud Storage (GCS):

• 新增 client-side throttle。

• 将一个 FlushCaches（）方法添加到 FileSystem 接口。

API 更改

• 为向后兼容，将 prepare_variance 布尔值默认设置为 False 。

• move layers_dense_variational_impl.py to layers_dense_variational.py

完整更新内容和下载地址请查阅发行列表。

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