原文連結：mp.weixin.qq.com/s/MKUM26_zW…
自 2015 年開源釋出以來，TensorFlow 已成為全球應用最廣泛的機器學習框架，可滿足廣泛的使用者和用例需求。在此期間，TensorFlow 隨著計算硬體、機器學習研究和商業部署的快速發展而不斷改進。
為了反映這些快速變化，團隊計劃在今年下半年釋出 TensorFlow 2.0 的預覽版。
TensorFlow 2.0 將是一個重要的里程碑，重點是其易用性。以下是使用者對 TensorFlow 2.0 的期望：
Eager execution 將是 2.0 的核心功能。它通過 TensorFlow 實踐更好地調整了使用者對程式設計模型的期望，並且應該使 TensorFlow 更容易學習和應用。
通過交換格式的標準化和 API 的一致性，支援更多平臺和語言，並改善這些元件之間的相容性和奇偶性。
刪除已棄用的 API 並減少重複數量，這些會給使用者造成混淆。
公開 2.0 設計過程
近期，團隊將舉行一系列公開設計評審，涵蓋計劃的變更。此過程會闡明將成為 TensorFlow 2.0 一部分的功能，並允許社群提出更改和提出問題。如果你希望檢視有關流程的評論和更新公告，請加入 developers@tensorflow.org。團隊希望在今年晚些時候釋出預覽版後收集使用者對計劃更改的反饋。
相容性和連續性
TensorFlow 2.0 是提供一個糾正錯誤並進行改進的機會，另外這些改進在語義版本下是禁止的。
為了簡化過渡，我們將建立一個轉換工具，用於更新 Python 程式碼以使用 TensorFlow 2.0 相容 API，或者在無法自動進行此類轉換的情況下發出警告。類似的工具已經在過渡到 1.0 版本時期做出了巨大貢獻。
並非所有更改都可以完全自動完成。例如，將棄用 API，其中一些 API 沒有直接的等價物。對於這種情況，團隊將提供相容模組（tensorflow.compat.v1），其中包含完整的 TensorFlow 1.x API，並將在 TensorFlow 2.x 的生命週期內維護。
一旦最終版本的 TensorFlow 2.0 釋出，預計 TensorFlow 1.x 上不會有任何進一步的功能開發。在 TensorFlow 2.0 釋出之日起，將繼續為 TensorFlow 1.x 版本釋出一年的安全補丁。
磁碟相容性
我們可能不會對 SavedModels 或儲存的 GraphDef 進行重大更改（我們計劃在 2.0 中包含所有當前核心）。但是，2.0 中的更改將意味著原始檢查點中的變數名稱可能不得不在與新模型相容之前進行轉換。
tf.contrib
TensorFlow 的 contrib 模組已經超越了單個儲存庫中可維護和支援的模組。更大的專案可以單獨維護會更好，而團隊將隨著 TensorFlow 主程式碼孵化較小的擴充套件。因此，作為釋出 TensorFlow 2.0 的一部分，將停止釋出 tf.contrib。團隊將在未來幾個月與各自所有者合作制定詳細的遷移計劃，包括如何在社群頁面和文件中公佈你的 TensorFlow 擴充套件。對於每個 contrib 模組，團隊將：
將專案整合到 TensorFlow 中
將其移至單獨的儲存庫
完全刪除它
這意味著以後將棄用所有 tf.contrib，今天起將停止新增新的 tf.contrib 專案。團隊正在尋找目前在 tf.contrib 的一些專案的所有者/維護者。如果您有興趣，請聯絡我們。
下一步
有關開發或遷移到 TensorFlow 2.0 的問題，請通過電子郵件至 discuss@tensorflow.org 與我們團隊聯絡。要及時瞭解 2.0 開發的最新詳細資訊，請從 developers@tensorflow.org 訂閱，並參與相關的設計稽核。
除上述溝通方法外，我們在 “TensorFlow 中文社群”（tensorflowers.cn）中的 “技術問答” 版塊開設了專貼 “TensorFlow 2.0 要來啦！”，歡迎大家去帖中留言討論，我們會協助您與 TensorFlow 開發團隊進行溝通。
歡迎關注 Google 官方微信公眾號 TensorFlow！