TensorFlow 1.0 發布

Google在美國加州山景城舉辦的首屆TensorFlow開發者峰會上，發布了 TensorFlow 1.0正式版!(撒花！！！)

發布會視頻：https://youtu.be/LqLyrl-agOw （請自行搬梯子）

Tensorflow 1.0 正式版的亮點：

• 更快：TensorFlow 1.0 現在簡直快到難以置信！TensorFlow團隊將很快發布幾個流行模型，以展示如何充分利用TensorFlow 1.0 - 包括針對Inception v3的8位 GPU的7.3x加速和針對64位 GPU的分散式Inception v3的58x加速！
• 更靈活：TensorFlow 1.0引入了一個高級API，包含tf.layers，tf.metrics和tf.losses模塊。同時還宣布增加了一個新的tf.keras模塊，它與另一個流行的高級神經網路庫Keras完全兼容。
• 隨時就緒：TensorFlow 1.0 保證了 Python API穩定性，可以不破壞現有的代碼的情況下便能獲取新功能。

其他亮點和特性：

• 現在的 Python API 更類似於NumPy。此類和其他向後兼容的更改主要用來支持API穩定性，未來，我們將提供方便的遷移指南和轉換腳本。
• Java和Go的Experimental API
• 更高級別的API模塊tf.layers，tf.metrics和tf.losses - 在合併skflow和TF Slim之後從tf.contrib.learn中提取
• 發布面向CPU和GPU的TensorFlow圖表的領域特定編譯器 XLA的實驗版。 XLA正在迅速發展，預計在未來的發布會中將看到更多的進展。
• 引入了一個用於調試實時TensorFlow程序的命令行界面和API - TensorFlow Debugger（tfdbg）。
• 用於對象檢測和本地化的新Android演示以及基於攝像頭的圖片樣式化。
• 安裝改進：添加了Python 3 docker鏡像，TensorFlow的pip包現在是PyPI兼容的。這意味著TensorFlow現在可以安裝與pip安裝張量流的簡單調用。

(更多內容請查看發行說明:https://www.tensorflow.org/versions/master/resources/index.html)

通過使用動態批處理技術如Fold、網頁工具如Embedding Projector及更新現有的工具如TensorFlow Serving，TensorFlow生態系統將不斷發展。

TensorFlow團隊非常感激為推廣深度學習技術而不懈努力的貢獻者、教育工作者和研究人員團體，也期待能夠在Github issues、stackoverflow等論壇上，在discuss@tensorflow.org 中，以及在未來活動中，與更多的參與者相遇。

下載地址：

TensorFlow-Github

來自於：https://eternityi.github.io/2017/02/16/tensorflow-1-release/

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