在rc0，rc1，rc2排隊出場之后，TensorFlow 1.11.0的正式版上線了。

相比從前，新版本對Keras的支持力度更強(qiáng)了。

比如，tf.keras可以用分布式策略一鍵實現(xiàn)多GPU操作了。

當(dāng)然，變化遠(yuǎn)不止這一處。所以，來仔細(xì)感受一下，更新都發(fā)生在哪里：

主要功能有何變化?

英偉達(dá)GPU

○ 預(yù)建的二進(jìn)制文件，是基于cuDNN 7.2和TensorRT 4構(gòu)建的。

○ 各位可以查看更新了的安裝指南，在烏班圖上裝TensorFlow：

https://www.tensorflow.org/install/install_linux#tensorflow_gpu_support

谷歌云TPU

○ 實驗性支持谷歌云TPU上Keras的tf.data集成。

○ 實驗性支持谷歌云TPU的Eager Execution模式。

分布式策略

○ 為tf.keras添加了multi-GPU的分布式策略支持。用戶現(xiàn)在可以用fit，evaluate和predict來做多個GPU的分布式。

○ 在Estimator里添加了multi-worker的分布式策略，還有獨(dú)立客戶端支持。

詳情可以查看：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/distribute

· 加入了C、C++和Python這三種語言的查詢內(nèi)核 (Querying Kernels) 函數(shù)。

Breaking Changes

 

 

○ tf.keras里，RandomUniform，RandomNormal及TruncatedNormal這些初始化器的默認(rèn)值變了，以與其他API保持一致。

○ 在序貫?zāi)Ｐ?(Sequential Model) 里，Model.get_config() 會返回一個config dictionary (與其他模型示例一致) ，不會返回一個config列表了。

代碼在這里

快去GitHub下載一波代碼，順便也觀賞一下TensorFlow是怎么進(jìn)化到今天的。

當(dāng)然，也可以給即將到來的TensorFlow 2.0，送去一點(diǎn)真誠或禮貌的期待。

1.11.0下載代碼請至：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.11.0

歷史版本對比請至：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

期待2.0請至：

https://groups.google.com/a/tensorflow.org/d/msg/announce/qXfsxr2sF-0/jHQ77dr3DAAJ

標(biāo)簽： Google linux 代碼 谷歌

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