TensorFlow 1.9 прибыл!

Все, что Вам нужно знать…

На момент написания этой статьи TensorFlow 1.9 не обновлялся на их официальном сайте, но TensorFlow 1.9 rc-0 отсутствует и выпущен на их GitHub.

Основные и улучшения 🚀

1. Обновите свой tf.keras до Keras 2.1 API.
2. Наследуйте tf.keras.Model, потому что tfe.Network устарела.
3. Добавление поддержки столбцов основных характеристик и потерь в оценщики деревьев с градиентным усилением.
4. API Bijectors поддерживает трансляцию для Bijectors с новыми изменениями API.
5. Слоистые переменные изменяются при следующих условиях

• Использование tf.layers в подклассе tf.keras.Model. Поддерживаемая ссылка

Может сломаться здесь

Замените variable_scope ('', ...) на _6 _ (_ 7_, ...), если вы открываете области видимости переменных.

Исправления ошибок 🐛

tf.data

• Метод DatasetBase::DebugString() теперь const.
• Добавлен tf.contrib.data.sample_from_datasets() API для случайной выборки из нескольких наборов данных.

tf.keras

• Переместите код Keras из папки _impl и удалите файлы API.
• tf.keras.Model.save_weights теперь по умолчанию сохраняется в формате TensorFlow.
• Разрешить передачу итераторов набора данных tf.keras.Model методам обучения / оценки.

Ускоренная линейная алгебра (XLA)

Интерфейс командной строки отладчика TensorFlow (tfdbg)

tf.contrib

• Добавьте tf.contrib.data.choose_from_datasets().
• tf.contrib.data.make_csv_dataset() теперь поддерживает разрывы строк в строках в кавычках. Два аргумента были удалены из make_csv_dataset.
• tf.contrib.framework.zero_initializer поддерживает ResourceVariable.
• Добавление «constrained_optimization» в tensorflow / contrib.

Перейдите по следующей ссылке, чтобы увидеть дополнительные Исправления ошибок.

Спасибо, что прочитали статью, надеюсь, вы напишете эффективный код с новыми функциями.

Чтобы узнать больше о выпусках TensorFlow и о многом другом, подпишитесь на меня в Medium и Twitter.

Хлопайте! Поделиться этим! Следуй за мной!

Предыдущие истории, которые вам понравятся: