TensorFlow 1.11.0 已正式釋出！

摘要： 來源 | TensorFlow 公眾號 TensorFlow 1.11.0 版本正式釋出啦！ 本文將為大家介紹此版本的一些重大改變、主要功能和改進、Bug 修復以及其他變化。 主要特點和改進 Nvidia GPU： 現在（根據 TensorFlow 1.11）預...

來源 | TensorFlow 公眾號

TensorFlow 1.11.0 版本正式釋出啦！

本文將為大家介紹此版本的一些重大改變、主要功能和改進、Bug 修復以及其他變化。

主要特點和改進

Nvidia GPU：

• 現在（根據 TensorFlow 1.11）預構建的二進位制檔案是針對 cuDNN 7.2 和 TensorRT 4 構建的。請檢視升級的安裝指南：Installing TensorFlow on Ubuntu（ofollow,noindex">www.tensorflow.org/install/ins…

Google Cloud TPU：

• 針對 Google Cloud TPU 上的 Keras 的實驗性 tf.data 整合
• 在 Google Cloud TPU 上對 Eager Execution 進行試驗性/預覽支援

分散式策略：

• 為 tf.keras 新增 multi-GPU 分散式策略支援。fit，evaluate，predict 開始支援分散式
• 在 Estimator 中新增 multi-worker 的分散式策略支援和獨立客戶端支援。 檢視 [README] (github.com/tensorflow/… )瞭解更多細節

新增 C, C++, 和 Python 函式來查詢核心

重大改變

Keras：

• tf.keras 的 RandomUniform，RandomNormal 和 TruncatedNormal 初始化程式的預設值已更改，以保證與外部 Keras 中的預設值相匹配
• 重大改變：執行 Sequential 模型的 model.get_config() 方法，現在返回 config dictionary（與其他模型例項保持一致），不再返回基礎層的配置列表

Bug 修復以及其他變化

C++：

• 更改了 SessionFactory::NewSession 的簽名，使其能夠對錯誤給出詳細的資訊

tf.data：

• tf.contrib.data.make_csv_dataset() 去除了 num_parallel_parser_calls 引數
• 如果引數沒有匹配的檔案，則 tf.data.Dataset.list_files() 在初始化時會報異常
• 為了清晰起見，將 BigTable 類別重新命名為 BigtableTable
• 記錄 Cloud Bigtable API 的使用情況
• 新增 tf.contrib.data.reduce_dataset，可用於將資料集減少到單個元素
• 泛化 tf.contrib.data.sliding_window_batch

INC：

• 對三角求解進行了執行上的改進

tf.contrib：

• 為 tf.keras.layers.LocallyConnected2D 和 tf.keras.layers.LocallyConnected1D 添加了 implementation 引數。 新模式（implementation = 2）在執行前向傳播時以單個密集矩陣的乘積來進行，這在某些場景下會帶來顯著加速（但在某些場景下可能會導致效能降低 - 請參閱 docstring）。 該選項還允許使用 padding = same

• 添加了新文件來說明 tf.fill 和 tf.constant 之間差異

• 實驗性地添加了 IndexedDatasets

• 使用 lite proto 執行時新增選擇性註冊目標

• 為 TensorFlow Lite Java 新增簡單的 Tensor 和 DataType 類別

• 新增對 uint32 和 uint64 的 bitcasting 的支援

• 添加了一個 Estimator 子類，該子類可以從SavedModel（SavedModelEstimator）建立

• 新增葉形索引模式作為引數

• 從 tf.contrib.image.transform 的輸入中允許不同的輸出形狀

• 將 StackedRNNCell 的 state_size 順序更改為自然順序。為保持現有行為，使用者可以在構造 StackedRNNCell 時新增 reverse_state_order = True

• 棄用 self.test_session()，以支援 self.session() 或 self.cached_session()

• 直接匯入 tensor.proto.h（傳遞匯入將很快從 tensor.h 中刪除）

• Estimator.train() 現在支援開箱即用的 tf.contrib.summary。* 每次呼叫.train() 現在都會建立一個單獨的 tfevents 檔案，不再重新使用共享檔案

• 修復 FTRL 優化器 L2 的收縮效能：L2 收縮項的梯度不應該在累加器中終止

• 修復 toco 在 Windows 上編譯/執行的 bug

• 添加了 GoogleZoneProvider 類別，以檢測 TensorFlow 程式的各部分在 Google Cloud Engine 執行的位置

• 現在可以安全地在 nullptr 上呼叫任何 C API 的 TF_Delete * 函式

• 將 Android 上的一些錯誤資訊記錄到日誌

• 匹配 TFLite 中的 FakeQuant 數字，以提高 TFLite 量化推理模型的準確性

• GCS 檔案系統的可選儲存桶位置檢查

• StringSplitOp 和 StringSplitV2Op 的效能得到加強

• 正則表示式替換操作的效能得到提高

• 如果 if.write() 失敗，TFRecordWriter 現在會報錯

• TPU：TPUClusterResolvers 叢集解析器將會提供更詳細有用的錯誤訊息

• 不推薦使用 SavedModelBuilder 方法新增 MetaGraphs 的 legacy_init_op 引數。 請改用等效的 main_op 引數。我們現在在構建 SavedModel 時明確會檢查單個 main_op 或 legacy_init_op，而在以前對 main_op 的檢查僅在載入時進行

• 現在可以在 RunConfig 中配置用於 Estimator 培訓的協議

• 三角數的求解效能得到提高

• 將 TF 和 Keras 的 RNN 單元的 API 進行了統一。為 Keras 和 TF 的 RNN 單元添加了新的 get_initial_state() 方法，這個方法未來將替代現有的 zero_state() 方法

• 更新了 Keras 中變數的初始化

• 在 tensorflow / contrib 中更新 “constrained_optimization”

• 提升樹演算法：新增修剪模式

• tf.train.Checkpoint 預設情況下不刪除舊的檢查點

• tfdbg：除錯時，快取的 Tensor 資料所佔用的磁碟空間上限為 100 GB。 允許新增環境變數 TFDBG_DISK_BYTES_LIMIT 來調整此上限值