谷歌發佈 TensorFlow 2.0 開發者預覽版

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谷歌發佈 TensorFlow 2.0 開發者預覽版

谷歌機器智能團隊成員,分佈式系統和並行計算負責人 Martin Wicke 今日發佈推特稱:試試指令』pip install tf-nightly-2.0-preview』,然後告訴我你們發現了什麼。

谷歌發佈 TensorFlow 2.0 開發者預覽版

按照谷歌的一貫風格,這就是 TensorFlow 2.0 版本的官宣了,不過從名稱上來看,這應該是 TF 2.0 的預覽版本,隨後 Jeff Dean 也轉發了這條推文,正式確認 TF 2.0 開發者預覽版的發佈。

谷歌在官方博客中也發佈了一條通知,大意如下:

眾所周知,我們正在努力準備 TensorFlow 2.0。雖然我們仍在努力中,但我們希望分享一個令人興奮的更新。

對於那些希望生活在發展的最前沿的人來說,TensorFlow 2.0 的夜間版本(nightly build)現在可以在 pypi 上通過指令』tf-nightly-2.0-preview』和』tf-nightly-gpu-2.0-preview』使用。您還可以通過將』–config = v2』傳遞給 bazel 命令(在運行 configure 之後)從源構建版本。 TensorFlow 2.0 是從同一個源代碼樹構建的,因此如果您從源代碼構建,只需從 master 構建即可。

可從:

https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf

獲取每晚生成的文檔。由於夜間版本正在積極開發中,因此文檔可能會有過期或不完整的情況出現。

在 TensorFlow 2.0 的開發中,我們專註於可用性,並對指定和運行計算的方式進行了重大更改。 2018 年秋季發佈的 RFC 就體現了這一變化。我們知道你們中許多人已經在 1.x 版本上進行了大量投入(我們對此很感激!),相信 2.0 將帶來更多好處,我們希望讓您的升級路徑儘可能順利。 pip 軟件包附帶一個轉換器工具,可以升級(大多數)1.x TensorFlow 代碼,這樣您就能在每晚安裝 2.0 的情況下運行。該工具 tf_upgrade_v2 大量使用兼容性模塊:tf.compat.v1。此模塊包含 TensorFlow 1.x 中存在的所有符號及其原始行為。請注意,升級工具也處於開發階段,因此它可能無法在複雜項目上運行。

目前 2.0 預覽版本仍然不完整,我們正在加大力度改進。因此,我們暫時無法保證穩定性,我們知道存在未解決的性能問題,並且仍然缺少某些功能(例如,僅支持某些分發機制,特別是 TPU 支持不完整),以及 TensorFlow 生態系統尚未更新以與 TensorFlow 2.0(例如,TFHub)一起使用。我們正努力在創建 2.0-alpha 之前解決這些問題。

如果您每晚都試一試,請報告您發現的問題 。您對夜間,轉換器工具和升級體驗的反饋對我們非常有價值。

問題反饋地址:

https://github.com/tensorflow/community/blob/master/governance/tensorflow-testing.md

TensorFlow 2.0 預覽版發佈的消息在 reddit 上也引發了一些討論,比如有網友關心,為什麼在 python3.7 版本發佈半年之久的時間裏,TensorFlow 仍然沒有添加相關構建:

谷歌發佈 TensorFlow 2.0 開發者預覽版

還有人表示,希望谷歌加大力度在 Java API 的改進上,而不是追趕 PyTorch:

谷歌發佈 TensorFlow 2.0 開發者預覽版

總而言之,2.0 版本畢竟目前還是預覽版,還是應該給研發人員一些時間,相信很多問題都能解決。

最後,再次附上官方的介紹文檔,感興趣的讀者可以仔細研讀,並安裝體驗:

https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf

原文 : InfoQ

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