TensorFlow 1.11.0 主要更新
TensorFlow 1.11.0 更新总结：
- 为
tf.keras添加多GPU分布式支持，fit，evaluate，predict开始支持多GPU分布式。 - 为Estimator添加multi-worker分布式策略 及 独立的客户端支持。
tf.keras的 Initializers 的默认参数发生了改变。- Sequential 模型的
model.get_config方法的返回值发生了变化。
主要特性 及 改进
- Nvidia显卡：
- TensorFlow 1.11 预编译版本基于cuDNN 7.2和TensorRT 4。TensorFlow更新方法详见：Installing TensorFlow on Ubuntu
- 谷歌云TPU：
- TPU上的Keras实验性地支持
tf.data模块。 - TPU实验性地支持eager模式。
- TPU上的Keras实验性地支持
- 分布式：
- 为
tf.keras添加multi-GPU分布式策略支持。fit，evaluate，predict开始支持分布式。 - 为Estimator添加multi-worker分布式策略 及 独立的客户端支持。
- 为
- 添加C，C++和Python函数 查询内核。
不兼容的改进
- Keras:
- tf.keras 的
RandomUniform，RandomNormal及TruncatedNormalinitializers的默认值发生了更改，以保持与其它 API 的一致性。 - 运行 Sequential 模型的
model.get_config()方法，现在返回一个配置字典（与其它模型实例保持一致），不再返回一个包含各层配置的列表。
- tf.keras 的
修复的Bug 及 其它的改变
- C++：
- 更改了 SessionFactory::NewSession 的签名，使其能够对错误给出详细的信息。
- tf.data模块：
tf.contrib.data.make_csv_dataset()去除了num_parallel_parser_calls参数- 如果
tf.data.Dataset.list_files()的参数没有匹配的文件，则会在初始化时报异常。 - 为了清晰，将BigTable类重命令为了BigtableTable。
- 为云Bigtable API添加了文档。
- 添加
tf.contrib.data.reduce_dataset来将一个 dataset reduced 到单个元素。 tf.contrib.data.sliding_window_batch的泛化。
- INC：
- 对三角求解进行了改进。
- tf.contrib：
- 为
tf.keras.layers.LocallyConnected2D和tf.keras.layers.LocallyConnected1D添加了implementation参数。新模式（implementation=2）会在前向传播时以一个dense矩阵的乘积来进行，这会在某些场景下带来加速，但某些场景下可能会降低性能。这个选项还允许使用padding=same。 - 添加了新文档来强调
tf.fill和tf.constant之间的差异。 - 实验性地添加了 IndexedDatasets。
- Add selective registration target using the lite proto runtime.
- 给TensorFlow Lite Java添加了简单的Tensor和DataType类。
- Add support for bitcasting to/from uint32 and uint64.
- 为Estimator添加了一个子类Estimator，这个子类Estimator可以从一个SavedModel（SavedModelEstimator）创建。
- Adds leaf index modes as an argument.
- Allow a different output shape from the input in tf.contrib.image.transform.
- Change the state_size order of the StackedRNNCell to be natural order. To keep the existing behavior, user can add reverse_state_order=True when constructing the StackedRNNCells.
- Deprecate self.test_session() in favor of self.session() or self.cached_session().
- Directly import tensor.proto.h (the transitive import will be removed from tensor.h soon)
- Estimator.train() now supports tf.contrib.summary.* summaries out of the box; each call to .train() will now create a separate tfevents file rather than re-using a shared one.
- 修复FTRL优化器L2正则的bug：L2正则项梯度的传递不应该在累加的时候终止。
- 修复了toco在Windows上编译、执行的bug。
- 添加GoogleZoneProvider类以检测tensorflow程序的各部分运行在哪一个Google Cloud Engine zone上。
- It is now safe to call any of the C API's TF_Delete* functions on nullptr
- 在Android上会将错误信息记录到日志。
- Match FakeQuant numerics in TFLite to improve accuracy of TFLite quantized inference models.
- Optional bucket location check for the GCS Filesystem.
- StringSplit 和 StringSplitV2 op的性能得到了提高
- 正则替换 op 的性能得到了提高。
- 如果
if.write()失败，TFRecordWriter现在会报错。 - TPU: TPU集群解析器将提供更加详细的错误信息。
- The legacy_init_op argument to SavedModelBuilder methods for adding MetaGraphs has been deprecated. Please use the equivalent main_op argument instead. As part of this, we now explicitly check for a single main_op or legacy_init_op at the time of SavedModel building, whereas the check on main_op was previously only done at load time.
- Estimator训练时使用的protocol现在可以在Runconfig里配置。
- 三角数的求解性能得到了提高
- 将TF和Keras的RNN单元的API进行了统一。为Keras和TF的RNN单元添加了
get_initial_state()方法，这个方法未来会替代现有的zero_state()方法。 - 更改了Keras中变量的初始化（initializer默认参数的改变导致该改变）。
- Updates to "constrained_optimization" in tensorflow/contrib.
- boosted trees: 添加修剪模式。
- tf.train.Checkpoint 默认不删除旧的checkpoints。
- tfdbg: 调试时，缓存的tensor所占的磁盘空间的上限为100GBytes。允许添加环境变量
TFDBG_DISK_BYTES_LIMIT来调整整个上限值。
- 为
英文原版：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.11/RELEASE.md