學習栗 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

在rc0，rc1，rc2排隊出場之後，TensorFlow 1.11.0的正式版上線了。

相比從前，新版本對Keras的支持力度更強了。

比如，tf.keras可以用分散式策略一鍵實現多GPU操作了。

當然，變化遠不止這一處。所以，來仔細感受一下，更新都發生在哪裡：

主要功能有何變化？

英偉達GPU

預建的二進位文件，是基於cuDNN 7.2和TensorRT 4構建的。

各位可以查看更新了的安裝指南，在烏班圖上裝TensorFlow：

https://www.tensorflow.org/install/install_linux#tensorflow_gpu_support

谷歌雲TPU

實驗性支持谷歌雲TPU上Keras的tf.data集成。

實驗性支持谷歌雲TPU的Eager Execution模式。

分散式策略

為tf.keras添加了multi-GPU的分散式策略支持。用戶現在可以用fit，evaluate和predict來做多個GPU的分散式。

在Estimator里添加了multi-worker的分散式策略，還有獨立客戶端支持。

詳情可以查看：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/distribute

· 加入了C、C++和Python這三種語言的查詢內核 (Querying Kernels) 函數。

Breaking Changes

tf.keras里，RandomUniform，RandomNormal及TruncatedNormal這些初始化器的默認值變了，以與其他API保持一致。

在序貫模型 (Sequential Model) 里，Model.get_config()會返回一個config dictionary (與其他模型示例一致) ，不會返回一個config列表了。

代碼在這裡

快去GitHub下載一波代碼，順便也觀賞一下TensorFlow是怎麼進化到今天的。

當然，也可以給即將到來的TensorFlow 2.0，送去一點真誠或禮貌的期待。

1.11.0下載代碼請至：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.11.0

歷史版本對比請至：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

期待2.0請至：

https://groups.google.com/a/tensorflow.org/d/msg/announce/qXfsxr2sF-0/jHQ77dr3DAAJ

—完—

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