内容简介：TensorFlow 是在世界范围内受到欢迎的开源机器学习框架，有着高度灵活性、可移植性、联系科研与产品等特点。近日，谷歌 TensorFlow 团队提供了一个 每日构建版本（nightly build）。可在 pypi 上预览发布使用：也可以通过将 —config = v2 传递给 bazel 命令 (运行 configure 之后) 从源构建。TensorFlow 2.0是从同一个源代码树构建的，因此如果你想从源代码构建，只需从master构建即可。在之前，谷歌大脑团队工程师 Martin Wicke
TensorFlow 是在世界范围内受到欢迎的开源机器学习框架，有着高度灵活性、可移植性、联系科研与产品等特点。近日，谷歌 TensorFlow 团队提供了一个 每日构建版本（nightly build）。可在 pypi 上预览发布使用：
tf-nightly-2.0-preview tf-nightly-gpu-2.0-preview
也可以通过将 —config = v2 传递给 bazel 命令 (运行 configure 之后) 从源构建。TensorFlow 2.0是从同一个源代码树构建的，因此如果你想从源代码构建，只需从master构建即可。
在之前，谷歌大脑团队工程师 Martin Wicke 对 TensorFlow 2.0 更新内容做过初步介绍：
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Eager Execution 将是 2.0 的核心特性。它将用户对编程模型的期望与 TensorFlow 实践更好地结合起来，使 TensorFlow 更易于学习和应用。
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支持更多的平台和语言，通过交换格式的标准化和 API 的对齐，改进这些组件之间的兼容性和对等性。
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删除弃用的 API 并减少重复，避免给用户带来混乱。
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公开的 2.0 设计过程：社区现在可以与 TensorFlow 开发人员合作，使用 TensorFlow 讨论组讨论新特性。
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兼容性和延续性：将提供一个转换器，来实现更新 python 代码，以使用与 TensorFlow 2.0 兼容的API；另外，会提供一个与 TensorFlow 1.x 兼容的模块，这意味着 TensorFlow 2.0 将有一个包含所有 TensorFlow 1.x API 的模块。
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On-disk 兼容性：计划在 2.0 版本包含所有当前内核，但在与新模型兼容之前，某些变量需要重命名。
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tf.contrib：TensorFlow 的 contrib 模块已经超越了单个仓库中可以维护和支持的模块。作为 TensorFlow 2.0 发布的一部分，将停止分发 tf.contrib。对于每个 contrib 模块，可以选择 a）将项目集成到 TensorFlow 中； b）将其移至单独的仓库；c）完全将其移除。
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
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雨痕 / 电子工业出版社 / 2016-6 / 89
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