TensorFlow 2.1.0 正式發(fā)布了，TensorFlow 2.1 是支持 Python 2 的最后一個 TF 版本。

　　主要特性和改進如下：

• tensorflow pip 軟件包現(xiàn)在默認包括針對 Linux 和 Windows 的 GPU 支持（與 tensorflow-gpu 相同）。它可以在帶有和不帶有 NVIDIA GPU 的機器上運行。tensorflow-gpu 仍然可用，對于關(guān)心軟件包大小的用戶，可以在 tensorflow-cpu 上下載僅 CPU 的軟件包。
• Windows 用戶：為了利用新的 /d2ReducedOptimizeHugeFunctions 編譯器標志，現(xiàn)在使用 Visual Studio 2019 版本 16.4 構(gòu)建了正式發(fā)布的 tensorflow Pip 程序包。要使用這些新程序包，必須安裝 “Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再發(fā)行組件”。
• 這不會更改在 Windows 上從源代碼構(gòu)建 TensorFlow 所需的最低版本，但是在沒有此標志的情況下，啟用 EIGEN_STRONG_INLINE 的構(gòu)建可能需要超過48 個小時才能進行編譯。
• 如果你的計算機上缺少必需的 DLL，msvcp140.dll（舊）或 msvcp140_1.dll（新）之一，則導入 tensorflow 將顯示警告消息。
• tensorflow pip 軟件包使用 CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6 構(gòu)建。
• tf.keras
• GPU 和 Cloud TPU 提供了對混合精度的實驗支持。
• 引入了 TextVectorization 層，該層將原始字符串作為輸入，并負責文本標準化、標記化、n-gram 生成和詞匯索引。
• 只要在范圍內(nèi)構(gòu)建模型，就可以將 Keras .compile .fit .evaluate 和 .predict 置于 DistributionStrategy 范圍之外。
• 對于所有類型的 Keras 模型（順序模型、功能模型和子類模型）、Cloud TPU、Cloud TPU 均可提供 Keras .compile，.fit，.evaluate 和 .predict 的實驗支持。
• 為云 TPU 啟用了自動外部編譯。這使得 tf.summary 可以更方便地與 Cloud TPU 一起使用。
• Cloud TPU 支持帶有 DistributionStrategy 和 Keras 的動態(tài)批量大小。
• 除了 tf.data.Dataset 之外，還使用 numpy 數(shù)據(jù)在 TPU 上支持 .fit，.evaluate，.predict。
• TensorFlow Model Garden 提供了許多流行模型的 Keras 參考實現(xiàn)。
• tf.data
• 更改 tf.data 數(shù)據(jù)集的重新編錄+分發(fā)策略以提高性能。請注意，數(shù)據(jù)集的行為也略有不同，因為重新標記的數(shù)據(jù)集基數(shù)將始終是副本數(shù)的倍數(shù)。
• tf.data.Dataset現(xiàn)在支持在分布式環(huán)境中（包括在 TPU 容器上）自動進行數(shù)據(jù)分發(fā)和分片。
• 現(xiàn)在可以這樣調(diào)整 tf.data.Dataset 的分發(fā)策略：1.tf.data.experimental.AutoShardPolicy (OFF, AUTO, FILE, DATA)2.tf.data.experimental.ExternalStatePolicy (WARN, IGNORE, FAIL)
• 添加了環(huán)境變量 TF_DETERMINISTIC_OPS。當設(shè)置為 “true” 或 “1” 時，此環(huán)境變量使 tf.nn.bias_add 確定性地（即可重復地）運行，但當前僅當未啟用 XLA JIT 編譯時才運行。這使得 Keras Conv*D 和 MaxPool*D 層在啟用 CUDA 的 GPU 上運行時可確定地在向前和向后兩個方向上運行。

　　詳情見更新說明：

　　https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.1.0

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow 2.1.0 发布，最后一个支持 Python 2 的版本的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。