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TensorFlow 1.15.0 發布

←手機掃碼閱讀 admin @ 2019-10-19 , reply:0

TensorFlow 1.15.0 發布了，主要特性及改進如下：

針對當前具有 GPU 支持的平台（Linux 和 Windows），tensorflow pip 軟體包默認情況下將包括 GPU 支持（現在與 tensorflow-gpu 相同）。它可以在裝有和不裝有 Nvidia GPU 的機器上工作。tensorflow-gpu 仍然可用，對於關心軟體包大小的用戶，可以在 tensorflow-cpu 下載僅 CPU 軟體包。
TensorFlow 1.15 在其 compat.v2 模塊中包含 2.0 API 的完整實現。它包含 compat.v1 模塊中 1.15 主模塊的副本。TensorFlow 1.15 能夠使用enable_v2_behavior() 函數模擬 2.0 行為。這樣就可以編寫向前兼容的代碼：通過顯式導入 tensorflow.compat.v1 或 tensorflow.compat.v2，可以確保代碼在不修改 1.15 或 2.0 的情況下可以正常工作。
EagerTensor 現在支持張量的 numpy 緩衝區介面。
AutoGraph 將 Python 控制流轉換為 TensorFlow 表達式，允許用戶在裝飾有 tf.function 的函數中編寫常規 Python。 AutoGraph 還應用於與 tf.data，tf.distribute 和 tf.keras APIS 一起使用的函數中。
添加 enable_tensor_equality()，以切換行為，從而：
- 張量不再可散列。
- 張量可以與 == 和 !=進行比較，產生布爾張量並具有逐元素比較結果。這將是 2.0 中的默認行為。
自動混合精度圖形優化器簡化了將模型轉換為 float16 以便在 Volta 和 Turing 張量核心上加速的過程。可以通過使用 tf.train.experimental.enable_mixed_precision_graph_rewrite() 包裝優化器類來啟用此功能。
添加環境變數 TF_CUDNN_DETERMINISTIC。設置為「true」或「1」會強制選擇確定性 cuDNN 卷積和最大池演算法。啟用此功能后，演算法選擇過程本身也是確定性的。
TensorRT
- 將 TensorRT 轉換源從 contrib 遷移到編譯器目錄，以準備 TF 2.0。
- 為 TensorRT 轉換添加其他易於使用的 TrtGraphConverter API。
- 在TensorRT轉換中擴展對TensorFlow運算符的支持(e.g.
  Gather, Slice, Pack, Unpack, ArgMin, ArgMax,DepthSpaceShuffle).
- 在 TensorRT 轉換中支持 TensorFlow 運算符 CombinedNonMaxSuppression 大大加快了物體檢測模型的速度。

更新說明

Tags: TensorFlow

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來源：OsChina

連結：https://www.oschina.net/news/110682/tensorflow-1-15-0-released
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