次のようにTensorFlow 1.15.0リリース、主な機能と改善点は以下のとおりです。
- 現在のプラットフォーム（LinuxとWindows）の場合はGPUをサポートしている、tensorflowピップデフォルトのパッケージは、（今tensorflow-GPUと同じで）GPUのサポートが含まれます。それは上で動作することができ、マシンは、NVIDIA GPUの搭載されていません。tensorflow-GPUは、パッケージのサイズを心配ユーザーのために、あなただけのCPUパッケージtensorflow-CPUをダウンロードすることができ、まだ入手可能です。
- TensorFlow 1.15 2.0 APIは、そのcompat.v2内のモジュールの完全な実装が含まれています。これは、1.15モジュールcompat.v1メインモジュールのコピーが含まれています。TensorFlow 1.15はenable_v2_behavior（）関数のシミュレーション2.0動作を使用することができます。これは、フォワード互換性コードを記述することができますまたは明示tensorflow.compat.v1 tensorflow.compat.v2を導入することにより、コードが1.15又は2.0の変更なしで正常に動作することを保証することができます。
- EagerTensorは今テンソルnumpyのバッファインタフェースをサポートしています。
- パイソンTensorFlow発現制御にサインストリームは、ユーザがtf.functionにパイソンで装飾従来の機能を記述することを可能にします。オートグラフ機能もtf.data、tf.distributeとtf.keras APIS中で使用するために適用されます。
- ：ように、動作を切り替えるには、enable_tensor_equalityを追加（）
- テンソルは、もはやハッシュすることができます。
- テンソルが可能
==と!=比較し、ブールテンソル要素単位の比較を生産しています。これは、2.0のデフォルトの動作です。
- 自動的にブレンド精度のパターンを最適化するfloat16ボルタにプロセスモデルを簡略化し、順序テンソルチューリングコアに加速しました。あなたは、パッケージングクラスを最適化するためにtf.train.experimental.enable_mixed_precision_graph_rewriteを（）を使用してこの機能を有効にすることができます。
- 環境変数TF_CUDNN_DETERMINISTICを追加します。「真」または「1」が確定的cuDNN畳み込みアルゴリズムおよび最大のプールのセットを選択するように強制されます。この機能を有効にすると、アルゴリズムの選択プロセス自体は決定的です。
- TensorRT
- TF 2.0準備するcontribディレクトリからコンパイラへTensorRT変換ソース移行。
- 追加TrtGraphConverterのAPIを追加するTensorRT変換に使いやすいです。
- TensorRT変換（EGの拡張サポートTensorFlow演算子
Gather、Slice、Pack、Unpack、ArgMin、ArgMax、DepthSpaceShuffle）。 - TensorFlow TensorRT CombinedNonMaxSuppressionにおける支持オペレータが大きく物体検出モデルの変換速度を加速します。