谷歌機器智能團隊成員，分布式系統(tǒng)和并行計算負責(zé)人 Martin Wicke 今日發(fā)布推特稱：試試指令’pip install tf-nightly-2.0-preview’，然后告訴我你們發(fā)現(xiàn)了什么。

 

 

按照谷歌的一貫風(fēng)格，這就是 TensorFlow 2.0 版本的官宣了，不過從名稱上來看，這應(yīng)該是 TF 2.0 的預(yù)覽版本，隨后 Jeff Dean 也轉(zhuǎn)發(fā)了這條推文，正式確認 TF 2.0 開發(fā)者預(yù)覽版的發(fā)布。

谷歌在官方博客中也發(fā)布了一條通知，大意如下：

眾所周知，我們正在努力準(zhǔn)備 TensorFlow 2.0。雖然我們?nèi)栽谂�力中，但我們希望分享一個令人興奮的更新。

對于那些希望生活在發(fā)展的最前沿的人來說，TensorFlow 2.0 的夜間版本(nightly build)現(xiàn)在可以在 pypi 上通過指令’tf-nightly-2.0-preview’和’tf-nightly-gpu-2.0-preview’使用。您還可以通過將’–config = v2’傳遞給 bazel 命令(在運行 configure 之后)從源構(gòu)建版本。 TensorFlow 2.0 是從同一個源代碼樹構(gòu)建的，因此如果您從源代碼構(gòu)建，只需從 master 構(gòu)建即可。

可從：

https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf

獲取每晚生成的文檔。由于夜間版本正在積極開發(fā)中，因此文檔可能會有過期或不完整的情況出現(xiàn)。

在 TensorFlow 2.0 的開發(fā)中，我們專注于可用性，并對指定和運行計算的方式進行了重大更改。 2018 年秋季發(fā)布的 RFC 就體現(xiàn)了這一變化。我們知道你們中許多人已經(jīng)在 1.x 版本上進行了大量投入(我們對此很感激!)，相信 2.0 將帶來更多好處，我們希望讓您的升級路徑盡可能順利。 pip 軟件包附帶一個轉(zhuǎn)換器工具，可以升級(大多數(shù))1.x TensorFlow 代碼，這樣您就能在每晚安裝 2.0 的情況下運行。該工具 tf_upgrade_v2 大量使用兼容性模塊：tf.compat.v1。此模塊包含 TensorFlow 1.x 中存在的所有符號及其原始行為。請注意，升級工具也處于開發(fā)階段，因此它可能無法在復(fù)雜項目上運行。

目前 2.0 預(yù)覽版本仍然不完整，我們正在加大力度改進。因此，我們暫時無法保證穩(wěn)定性，我們知道存在未解決的性能問題，并且仍然缺少某些功能(例如，僅支持某些分發(fā)機制，特別是 TPU 支持不完整)，以及 TensorFlow 生態(tài)系統(tǒng)尚未更新以與 TensorFlow 2.0(例如，TFHub)一起使用。我們正努力在創(chuàng)建 2.0-alpha 之前解決這些問題。

如果您每晚都試一試，請報告您發(fā)現(xiàn)的問題 。您對夜間，轉(zhuǎn)換器工具和升級體驗的反饋對我們非常有價值。

問題反饋地址：

https://github.com/tensorflow/community/blob/master/governance/tensorflow-testing.md

TensorFlow 2.0 預(yù)覽版發(fā)布的消息在 reddit 上也引發(fā)了一些討論，比如有網(wǎng)友關(guān)心，為什么在 python3.7 版本發(fā)布半年之久的時間里，TensorFlow 仍然沒有添加相關(guān)構(gòu)建：

 

 

還有人表示，希望谷歌加大力度在 Java API 的改進上，而不是追趕 PyTorch：

 

 

總而言之，2.0 版本畢竟目前還是預(yù)覽版，還是應(yīng)該給研發(fā)人員一些時間，相信很多問題都能解決。

最后，再次附上官方的介紹文檔，感興趣的讀者可以仔細研讀，并安裝體驗：

https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf

標(biāo)簽： 代碼 谷歌 開發(fā)者

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