TensorFlow 2.0 是谷歌開源機器學習框架的下一個主要版本，將於 2018 年末推出其首個測試版。TensorFlow 是 Google 對機器學習和資料科學領域的貢獻，是快速開發神經網路的一般框架。 儘管 TensorFlow 相對較新，但由於其強大的抽象和易用性，已經被廣泛採用作為深度學習的通用平臺。
TensorFlow2.0 將帶來哪些新特性？
除了解決效能問題之外，TensorFlow 2.0 的構建者還將糾正相容性和連續性錯誤。
計劃用於 TensorFlow 2.0 的核心功能是“Eager Execution”環境，透過 TensorFlow 實踐更好地協呼叫戶對程式設計模型的期望。Eager Execution 在 TensorFlow 1.7 中引入，是一種指令式程式設計環境，可在不構建圖形的情況下立即評估操作，旨在使框架更易於學習和使用。
TensorFlow 2.0 計劃的其他功能包括：
擴充套件對更多平臺和語言的支援。
透過交換格式的標準化和 API 的一致性，改進平臺和語言元件之間的相容性。
刪除已棄用的 API，以減少使用者之間的混淆。
為了更容易地過渡到新版本，轉換工具將更新 Python 程式碼以使用與 TensorFlow 2.0 相容的 API，以及在無法進行轉換時發出的警告。
TensorFlow 2.0 的構建者預計版本 1.x 系列中不會進一步開發功能，但在版本 2.0 釋出後的一年內，版本 1.x 系列將會有安全補丁。