2.1.0 RC0がリリースTensorFlow、TensorFlow 2.1は、PythonのバージョンTF 2をサポートする最後になります。Python2のサポートは2020年1月1日に正式にPythonの2をサポートを停止し、その日からまた、TensorFlowを終了しないであろう、そして、もはや2019年新バージョンをリリースすることが期待されます。
次のように主な機能と改良点は以下のとおりです。
- tensorflow PIPパッケージは現在、LinuxとWindowsのGPUのサポート（とtensorflow-GPUと同じ）のためにデフォルトで含まれています。それはとし、NVIDIA GPUのなしのマシン上で実行することができます。tensorflow-GPUは、まだパッケージの大きさを心配ユーザーのために利用可能で、パッケージはtensorflow-CPUのCPUのみをダウンロードすることができます。
tf.kerasModel.fit_generator、Model.evaluate_generator、Model.predict_generator、Model.train_on_batch、Model.test_on_batch、そしてModel.predict_on_batch方法は、現在run_eagerly財産を尊重され、そして場合は、デフォルトtf.function正しく実行するために使用されます。Model.fit_generator、Model.evaluate_generatorそしてModel.predict_generatorそれエンドポイントを推奨されていません。彼らはModel.fit、Model.evaluateとModel.predictが含まれている、彼らは今世代とシーケンスをサポートしています。- 限り、モデルを構築するの範囲内として、あなたはKeras .compile .fit .evaluate .predictこととDistributionStrategyの範囲外に配置することができます。
- Kerasは今、パラメータとしてskip_mismatchを受け入れるmodel.load_weights。それはtf.kerasにコピーされている、外部Kerasで利用可能です。
- 入力、およびテキストの正規化のために、標識された、N-gramインデクス生成および語彙として元の文字列ことTextVectorization層を導入しました。
- クラウドTPUポッドは、Keras .compile .evaluateと.predictのため.fit、実験的なサポートを提供しています。
- TPUは、雲が自動体外コンパイラを有効になりました。Tf.summaryこれは、それが簡単にクラウドTPUを使用できるようになります。
- クラウドTPUは、動的なバッチサイズをサポートし、KerasのDistributionStrategyと。
- GPUとクラウドTPUは、精度を混合するための実験的なサポートを提供します。
- TensorFlow モデルガーデンは 、多くの人気モデルにKerasのリファレンス実装を提供しています。
tf.data- 変更tf.dataデータセットは、パフォーマンスを向上させるために+流通戦略を再カタログ。再ラベル付けデータセットのベースは常にコピーの数の倍数になりますので、動作が、わずかに異なるデータ・セットであることをメモしてください。
TensorRT- 今サポートされており、デフォルトのTensorRT 6.0で有効になっています。それはConv3D、Conv3DBackpropInputV2、AvgPool3D、MaxPool3D、ResizeBilinearとResizeNearestNeighborなど、よりTensorFlow操作のサポートを追加します。また、TensorFlow-TensorRT pythonの変換APIはtf.experimental.tensorrt.Converterにエクスポートします。
詳細については、更新を参照してください。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.1.0-rc0