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TensorFlow 1.13.0-rc2 发布,bug修复

[日期:2019-02-26] 来源:Linux公社  作者:醉落红尘 [字体: ]

在上个月TensorFlow 1.13.0-rc0发布之后,TensorFlow团队推出了另一个更新1.13.0-rc2,推出了主要功能和更新。新版本探讨了小bug修复,改进和其他更改。

让我们来看看TensorFlow 1.13.0-rc2中值得注意的功能。

主要改进

  • TensorFlow Lite已从contrib转移到core。
  • TensorFlow GPU二进制文件是针对CUDA 10和TensorRT 5.0构建的。
  • 在所有操作系统上都新增了对Python3.7的支持。
  • NCCL已经转移到核心。

行为和其他变化

  • 不允许在tf.constant中将python浮动类型转换为uint32/64。
  • 卷积正交初始化器的增益参数与tf.initializers.orthogonal初始化器具有一致的行为。
  • 可以通过tf.contrib.saved_model.save_keras_model保存子类Keras模型。
  • LinearOperator.matmul现在返回一个新的LinearOperator。
  • GPU cumsum/cumprod的性能提高了300倍。
  • 在大多数TPU嵌入优化器中增加了对重量衰减的支持,包括AdamW和MomentumW。
  • Tensorflow/contrib/lite已移至tensorflow/lite。
  • 添加了一个实验性Java API来注入TensorFlow Lite委托。
  • 已在TensorFlow Lite Java API中为字符串添加了支持。
  • tf.contrib.estimator.DNNLinearCombinedEstimator的所有出现都已替换为tf.estimator.DNNLinearCombinedEstimator。
  • Regression_head已更新为Canned Estimator V2的新Head API。
  • XLA HLO图可以呈现为SVG/HTML。

Bug修复

  • 文档已更新,其中包含有关quantize_and_dequantize_v2中使用的舍入模式的详细信息。
  • 通过避免EVP_MD_CTX_destroy修复了OpenSSL兼容性。
  • CUDA依赖性已升级到10.0。
  • 所有出现的tf.contrib.estimator.InMemoryEvaluatorHook和tf.contrib.estimator.make_stop_at_checkpoint_step_hook已被替换为tf.estimator.experimental.InMemoryEvaluatorHook和tf.estimator.experimental.make_stop_at_checkpoint_step_hook。
  • tf.data.Dataset.make_one_shot_iterator() 已在V1中弃用,已从V2中删除,而tf.compat.v1.data.make_one_shot_iterator() 已被添加。
  • keep_prob已弃用,Dropout现在需要使用rate参数。
  • 已添加NUMA感知的MapAndBatch数据集。
  • 添加了Apache Ignite Filesystem插件以支持访问Apache IGFS。

有关更多信息,请查看官方TensorFlow 1.13.0-rc2发行说明

Linux公社的RSS地址https://www.linuxidc.com/rssFeed.aspx

本文永久更新链接地址https://www.linuxidc.com/Linux/2019-02/157134.htm

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