内容简介：谷歌在昨天的 Tensorflow 开发者大会上发布了 TensorFlow 2.0 Alpha，提升版本号的同时，还使用了扁平化风格的新 Logo：官方表示，TensorFlow 2.0 将更专注于易用性和简单性方面的提升，在设计上注重以下三点：易用、强大和可扩展，并提供如下的更新：
谷歌在昨天的 Tensorflow 开发者大会上发布了 TensorFlow 2.0 Alpha，提升版本号的同时，还使用了扁平化风格的新 Logo：
官方表示，TensorFlow 2.0 将更专注于易用性和简单性方面的提升，在设计上注重以下三点：易用、强大和可扩展，并提供如下的更新：
- 通过使用 Keras 和 eager execution 以构建简单的模型
- 可在任何平台上进行生产环境中的强大模型部署
- 用于研究的强大试验
- 删除已弃用的端点来简化 API
在易用性方面，TensorFlow 2.0 提供了更简洁的 API、注重 Keras、结合了 Eager Execution。通过扩展到 exaflops 级别，TensorFlow2.0 变得更加强大，在同样的稳健性与性能下效率会更高。
更新亮点：
- 移除重复的 API 函数：如
tf.app,tf.flags和tf.logging - 在 Tensorflow 2.0 中添加对 Tensorflow Lite 的支持
-
tf.Sessionandsession.run->tf.function)
破坏兼容性的变更：
- tf.contrib 将从核心 TensorFlow 存储库和构建过程中移除。TensorFlow 的 contrib 模块已经超出了单个存储库可以维护和支持的范围
参考链接
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吴伟定、姚金刚、周振兴、郑琰 / 机械工业出版社 / 2015-9-1 / 49
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