TensorFlow 1.3.0 正式发布,包含诸多更新

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发布于 2017年08月19日
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TensorFlow 1.3.0 正式版已发布,新版本拥有不少令人期待的新功能。下面看一下主要的新特性和改进:

  • 从 cuDNN 5.1 到 cuDNN 6。预计即将发布的 TensorFlow 1.4会使用 cuDNN 7

  • tf.contrib.data.Dataset 类获得了一些重要的更新

  • 高级 API 函数和统计分布。新增的一项内容是多重统计分布。使用一个类表示一个统计分布,并用定义这个分布的参数进行初始化

  • 已有的函数也有一些改动。tf.gather 函数是用来在张量中选取变量的,现在加入了坐标轴参数,可以更灵活地收集数据

  • import tensorflow 运行得更快

  • 为 Cloud TPU 引入了新的运算和 Python 捆绑

  • 为了与 tensorflow-安卓对称,增加了 TensorFlow-iOS CocoPod

  • 引入了 ClusterResolvers 的基础实现

  • 改变了 LIBXSMM 的引用,使用 1.8.1 版本

  • 添加 tf.contrib.signal,一个信号处理的基元库

  • 添加 tf.contrib.resampler,包含了 CPU 和 GPU 运算的图像可微重采样(differentiable resampling)

API 的重大变更:

  • 在 1.2 最终测试版发布之后,该版本已将 tf.RewriterConfig 从 Python API 中移除。图重写仍旧可用,但不像 tf.RewriterConfig 一样。相反,增加了一个显式的导入方式。

  • 对 tf.contrib.data.Dataset 的一个重要改变是嵌套结构。列表对象已经修改到了 tf.Tensor,可能需要改变已有代码中列表的用法为元组。此外,字典对象现在也支持作为嵌套结构

已知问题:

  • Tensorflow_gpu 使用 Bazel 0.5.3 进行编译会失败

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