TensorFlow 1.7.0正式釋出,Bug修復和改進內容都在這裡了
編譯 | AI科技大本營(公眾號ID:rgznai100)
參與 | 張建軍
TensorFlow 1.7.0 近日正式釋出,新版本主要有以下改進內容,AI科技大本營對其進行了編譯。
主要特徵和改進
從 contrib 中移除 Eager 模式,現在請用 tf.enable_eager_execution()
Graph 重寫了模擬定點量化器,現在與TensorFlow Lite 相容,由新的tf.contrib.quantize 包支援
利用 tf.custom_gradient可以簡單定製梯度的計算
TensorBoard 偵錯程式外掛,即 TensorFlow 偵錯程式( tfdbg )的圖形使用者介面(GraphicalUser Interface, GUI),現在推出alpha 版本
利用新的 tf.contrib.data.SqlDataset,支援把一個 sqlite 資料庫作為 Dataset 物件進行讀入
tf.contrib.framework.CriticalSection 新增分散式的 Mutex /CriticalSection
tf.regex_replace 更好地支援文字處理
tf.contrib.data.bucket_by_sequence_length 支援簡單高效的序列輸入
Bug 修復和其他改進
加速線性代數(XLA):
XLA 新增對MaxPoolGradGrad 的支援
XLA 禁止從TensorFlow進行CSE pass
tf.data:
tf.data.Dataset
利用 tf.load_op_library()機制,支援構建 C++ Dataset op 核心作為外部庫
Dataset.list_files() 預設執行對輸出進行隨機打亂操作
Datas et.shuffle(..., seed=tf.constant(0, dtype=tf.int64)) 現在和 Dataset.shuffle(...,seed=0) 返回同樣的元素序列
tf.data.TFRecordDataset 新增了 num_parallel_reads引數
tf.contrib:
tf.contrib.bayesflow.halton_sequence 現在支援隨機化
tf.contrib.all_reduce 新增對標量的支援
tf.contrib.bayesflow.mcmc_diagnostics 中新增 effective_sample_size
tf.contrib.bayesflow.mcmc_diagnostics 中新增 potential_scale_reduction
新增 BatchNormalization, Kumaraswamy雙射器(bijectors)
未來不再支援 tf.contrib.learn。請查閱 contrib/learn/README.md中的指示對已有程式碼進行轉換
tf.contrib.data
移除不再支援的類, 其中包括 tf.contrib.data.Dataset,tf.contrib.data.Iterator, tf.contrib.data.FixedLengthRecordDataset, tf.contrib.data.TextLineDataset, 和 tf.contrib.data.TFRecordDataset
新增 bucket_by_sequence_length, sliding_window_batch, 和 make_batched_features_dataset
移除不再維護的 tf.contrib.ndlstm。 你可以從這個外部網址找到它:https://github.com/tmbarchive/tfndlstm
把 tf.contrib.bayesflow的大多數內容遷移到它自己的倉庫中: tfp
其他
如果丟擲異常,tf.py_func現在會把完整的堆疊跟蹤資訊列印出來
TPUClusterResolver 和 GKE 進行整合,支援Cloud TPU
增加一個取樣器統計檢驗的庫
針對 Cloud TPU,從 GCE VM 中新增對流資料的幫助函式
ClusterResolvers 和TPUEstimator 進行整合
統一了 metropolis_hastings和 HMC 核心的介面
把 LIBXSMM 卷積遷移到一個單獨的 --defineflag 中,因此這個操作現在是預設禁止的
修復了 MomentumOptimizerlambda
通過可程式設計 docstrings減少 tfp.layers 的樣板程式碼
新增 auc_with_confidence_intervals, 該方法可用線性時間複雜度計算 AUC 值和置信區間
regression_head 現在接受自定義的連線函式作為輸入,在array_ops.identity 不支援的情況下可以滿足使用者定義自己的連線函式的需求
修復了從 VariableDef建立 ResourceVariables物件時initialized_value 和 initial_value 的行為
新增了 TensorSpec作為 Tensors 的解釋說明文件
確定性的常量摺疊操作
tf.linalg.* 支援float16 的dtype
新增 tf.estimator.export.TensorServingInputReceiver允許 tf.estimator.Estimator.export_savedmodel 傳入 raw tensors來模擬函式
原作者 | yifeif
原文連結
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.7.0-rc0?from=groupmessage&isappinstalled=0
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