Оригинальная ссылка:Tickets.WeChat.QQ.com/Yes/Mk um26_ZW…
С момента своего выпуска с открытым исходным кодом в 2015 году TensorFlow стал наиболее широко используемой платформой машинного обучения в мире, предназначенной для широкого круга пользователей и вариантов использования. В течение этого периода TensorFlow продолжал совершенствоваться благодаря быстрому развитию вычислительного оборудования, исследованиям в области машинного обучения и коммерческому развертыванию.
Чтобы отразить эти быстрые изменения, команда планирует выпустить предварительную версию TensorFlow 2.0 во второй половине этого года.
TensorFlow 2.0 станет важной вехой с упором на простоту использования. Вот что пользователи могут ожидать от TensorFlow 2.0:
Нетерпеливое исполнение станет основной особенностью версии 2.0. Он лучше согласовывает ожидания пользователей в отношении моделей программирования с практиками TensorFlow и должен упростить изучение и применение TensorFlow. Поддержка большего количества платформ и языков, а также улучшение совместимости и паритета между этими компонентами за счет стандартизации форматов обмена и согласованности API. Удалите устаревшие API и уменьшите количество дубликатов, которые могут запутать пользователей.
Процесс проектирования Expose 2.0
В ближайшее время команда проведет серию публичных обзоров дизайна, охватывающих запланированные изменения. Этот процесс уточняет функции, которые будут частью TensorFlow 2.0, и позволяет сообществу предлагать изменения и задавать вопросы. Если вы хотите видеть комментарии и обновления объявлений о процессе, пожалуйста, присоединяйтесьdevelopers@tensorflow.org. Команда надеется собрать отзывы пользователей о запланированных изменениях после предварительного выпуска в конце этого года.
Совместимость и непрерывность
TensorFlow 2.0 — это возможность исправлять ошибки и вносить улучшения, которые иначе запрещены Semantic Versioning.
Чтобы упростить переход, мы создадим инструмент преобразования, который обновит код Python для использования API, совместимого с TensorFlow 2.0, или выдаст предупреждение, если такое преобразование не может быть автоматизировано. Подобные инструменты уже внесли большой вклад при переходе на версию 1.0.
Не все изменения можно полностью автоматизировать. Например, API, некоторые из которых не имеют прямых эквивалентов, будут объявлены устаревшими. В этом случае команда предоставит совместимый модуль (tensorflow.compat.v1), который содержит полный API TensorFlow 1.x и будет поддерживаться в течение всего срока службы TensorFlow 2.x.
После выпуска финальной версии TensorFlow 2.0 дальнейшего развития функций в TensorFlow 1.x не ожидается. Исправления безопасности для версий TensorFlow 1.x будут выпускаться в течение одного года с даты выпуска TensorFlow 2.0.
Совместимость с дисками
Мы не можем вносить критические изменения в SavedModels или сохраненные GraphDefs (мы планируем включить все текущие ядра в версию 2.0). Однако изменения в версии 2.0 будут означать, что имена переменных в исходной контрольной точке, возможно, придется преобразовать, прежде чем они станут совместимыми с новой моделью.
tf.contrib
Contrib-модули TensorFlow вышли за рамки поддерживаемых и поддерживаемых модулей в одном репозитории. Было бы лучше, если бы более крупные проекты можно было поддерживать отдельно, в то время как команда инкубировала бы более мелкие расширения вместе с основным кодом TensorFlow. Поэтому в рамках выпуска TensorFlow 2.0 выпуск tf.contrib будет прекращен. В ближайшие месяцы команда будет работать с соответствующими владельцами над разработкой подробных планов миграции, в том числе о том, как публиковать ваши расширения TensorFlow на странице сообщества и в документации. Для каждого модуля вклада команда будет:
Интегрировать проект в TensorFlow перенести в отдельный репозиторий полностью удалить
Это означает, что в будущем все проекты tf.contrib будут объявлены устаревшими, а сегодня перестанут добавляться новые проекты tf.contrib. Команда ищет владельцев / сопровождающих некоторых проектов, которые в настоящее время находятся на tf.contrib. Если вы заинтересованы, пожалуйста, свяжитесь с нами.
Следующий шаг
По вопросам разработки или перехода на TensorFlow 2.0 обращайтесь по адресуdiscuss@tensorflow.orgСвяжитесь с нашей командой. Чтобы быть в курсе последних подробностей о разработке версии 2.0, посетитеdevelopers@tensorflow.orgПодпишитесь и участвуйте в соответствующих обзорах дизайна.
Помимо вышеперечисленных способов связи, мы находимся в «китайском сообществе TensorFlow» (tensorflowers.cn) в разделе «Технические вопросы и ответы» открылся специальный пост «TensorFlow 2.0 грядет!», вы можете оставить сообщение в посте для обсуждения, мы поможем вам общаться с командой разработчиков TensorFlow.
Добро пожаловать в официальный публичный аккаунт Google WeChat TensorFlow!