![]() TensorFlow 是在世界范围内受到欢迎的开源机器学习框架，有着高度灵活性、可移植性、联系科研与产品等特点。近日，谷歌 TensorFlow 团队提供了一个每日构建版本（nightly build）。可在 pypi 上预览发布使用： tf-nightly-2.0-previewtf-nightly-gpu-2.0-preview 也可以通过将 —config = v2 传递给 bazel 命令 (运行 configure 之后) 从源构建。TensorFlow 2.0 是从同一个源代码树构建的，因此如果你想从源代码构建，只需从 master 构建即可。 在之前，谷歌大脑团队工程师 Martin Wicke 对 TensorFlow 2.0 更新内容做过初步介绍： Eager Execution 将是 2.0 的核心特性。它将用户对编程模型的期望与 TensorFlow 实践更好地结合起来，使 TensorFlow 更易于学习和应用。 支持更多的平台和语言，通过交换格式的标准化和 API 的对齐，改进这些组件之间的兼容性和对等性。 删除弃用的 API 并减少重复，避免给用户带来混乱。 公开的 2.0 设计过程：社区现在可以与 TensorFlow 开发人员合作，使用 TensorFlow 讨论组讨论新特性。 兼容性和延续性：将提供一个转换器，来实现更新 python 代码，以使用与 TensorFlow 2.0 兼容的 API；另外，会提供一个与 TensorFlow 1.x 兼容的模块，这意味着 TensorFlow 2.0 将有一个包含所有 TensorFlow 1.x API 的模块。 On-disk 兼容性：计划在 2.0 版本包含所有当前内核，但在与新模型兼容之前，某些变量需要重命名。 tf.contrib：TensorFlow 的 contrib 模块已经超越了单个仓库中可以维护和支持的模块。作为 TensorFlow 2.0 发布的一部分，将停止分发 tf.contrib。对于每个 contrib 模块，可以选择 a）将项目集成到 TensorFlow 中； b）将其移至单独的仓库；c）完全将其移除。
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