TensorFlow 1.9.0正式發布：新手指南更友好

來自專欄量子位100 人贊了文章

李林 編譯整理

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

TensorFlow 1.9.0正式版來了！

谷歌大腦研究員、Keras作者Fran?ois Chollet對於這一版本評價甚高，他說：「不管是不是TF用戶都應該看一看：TF最近進步巨大。這是通往ML未來的一大步。」

那麼，TensorFlow 1.9.0究竟有什麼變化呢？

首先是對Keras的更大支持。Keras是一個深度學習的高級API，把創建和訓練模型所需的工作整合成了很多模塊，TensorFlow是它的一個後端。在TensorFlow中，它叫tf.keras。

現在，TensorFlow的新手指南變了樣，從Keras入手，還附上了一個詳細的Keras Guide。而且，所有指南都有相應的Google Colab筆記本，可以說非常小白友好了。

同時，TensorFlow里的Keras本身也有提升。tf.keras升級到了Keras 2.1.6 API，新增了tf.keras.layers.CuDNNGRU和tf.keras.layers.CuDNNLSTM，分別用於更快的GRU實現和更快是LSTM實現。

除了Keras之外，Eager execution也進入了TensorFlow的新版新手指南。

Eager execution為TensorFlow引入了動態圖機制，不創建靜態圖，它也可以運行TensorFlow代碼。

另外，TensorFlow 1.9.0還有這些主要的新功能：

通過feature columns和losses，新增了對梯度提升樹估計器（gradient boosted trees estimators）的支持。

TFLite優化轉換器的Python介面有所擴展，標準pip安裝的情況下又包含了命令行界面。這一版本中的distributions.Bijector API還亮支持Bijectors的廣播。

通過tf.decode_compressed和tf.string_strip優化了數據載入和文本處理。同時，也實驗性地增加了tf.contrib.estimator.BaselineEstimator、tf.contrib.estimator.RNNClassifier和tf.contrib.estimator.RNNEstimator。

新版本的更多特性，可以穿過這個傳送門查看：

tensorflow/tensorflow

還有煥然一新的新手指南：

https://www.tensorflow.org/tutorials/

曾經從入門到放棄的同學可以從頭再來啦~

— 完 —

歡迎大家關注我們的專欄：量子位 - 知乎專欄

誠摯招聘

量子位正在招募編輯/記者，工作地點在北京中關村。期待有才氣、有熱情的同學加入我們！相關細節，請在量子位公眾號(QbitAI)對話界面，回復「招聘」兩個字。

量子位 QbitAI· 頭條號簽約作者

?? ? 追蹤AI技術和產品新動態