TensorFlow 2.2.0は、新しいリリース候補をリリースしました。TensorFlow 2.2.0主な機能と改良点は次のとおりです。
- スカラー型テンソル文字列から
std::string置き換えtensorflow::tstring - CPU / GPU / TPUのためのTF新しいプロファイラ2。これは、入力導管とTFオプスを含む、性能解析装置とホストを提供します。
- 使用SWIGはお勧めしませんが、用途はガブガブ飲むを放棄した取り組みの一環である、PythonのにC ++の関数をエクスポートするpybind11。
tf.distribute：- tf.keras.layers.experimental.SyncBatchNormalization新しく追加された層を使用することにより、グローバル同期BatchNormalizationサポートに加えます。この層は、すべてのコピー間BatchNormalization統計情報が同期の訓練に参加同期されます。
- Tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategyは、パフォーマンス、マルチGPUに分散訓練を改善します
- 優れた性能とパフォーマンス・チューニングのため2.5.7-1にNVIDIA NCCL更新、。
- サポートは、勾配float16を減らします。
- 全ての実験は、リバースパスが勾配計算重合を重畳できるように、勾配圧縮サポートが減少しています。
tf.keras：Model.fit主な改善点：- それはModel.train_stepを覆うことによって訓練されたカスタム・ロジック・Model.fitと組み合わせて使用することができます。
- 簡単にすべてを心配することなく、新しいトレーニングサイクルを、書くあなたModel.fitプロセスを特徴と（配布ポリシー、コールバックなどのデータ形式、円形ロジック、）
- 今、SavedModel Keras形式が（指数、前処理層とステートフル層RNNを含む）すべてのレイヤをサポートするために構築
tf.lite：- デフォルトでTFLite実験新しいコンバータを有効にします。
- XLA
- XLAは現在構築し、Windows上で実行することができます。すべて事前に構築されたパッケージは、XLAに同梱されています。
- XLAを有効tf.function CPUとGPU「コンパイルまたは投げ」の意味で使用することができます。
新バージョンでは、バグ修正やその他の詳細の多くは見つけることができるアップデートが含まれています。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.2.0-rc1