【IT168 资讯】Google于中国北京时间2月16日凌晨2点在加利福尼亚州山景城举行了首届 TensorFlow Dev 峰会，会上Google 宣布正式发布TensorFlow 1.0 版本。

　　TensorFlow技术项目经理Amy MacDonald Sanjideh在博客中表示：在过去的一年中，TensorFlow帮助研究人员、工程师、艺术家、学生等在语言翻译、早期检测皮肤癌和预防糖尿病方面取得进展。目前已有超过6000个开源存储库使用TensorFlow。

　　TensorFlow 1.0有哪些新特性：

　　更快：TensorFlow 1.0令人难以置信的快! XLA为未来更多的性能改进奠定了基础，而且tensorflow.org现在在提供提示和技巧帮助用户调整模型以实现最大速度。另外，谷歌将很快发布几个流行模型的更新实现，以展示如何充分利用TensorFlow 1.0，其中包括基于8个CPU对Inception v3实现7.3x加速以及基于64个 GPU的分布式Inception v3实现58x加速!

　　更灵活：TensorFlow 1.0为TensorFlow引入了一些高级API，包含tf.layers，tf.metrics和tf.losses模块。 除此之外，还推出了全新的tf.keras模块，与Keras(流行高级神经网络库)完全兼容。

　　更实用：TensorFlow 1.0承诺提供稳定的Python API，这使得新功能的获取更容易，且不必担心破坏现有的代码。

　　TensorFlow 1.0的其他亮点：

　　Python API已被修改得更类似于NumPy。对于此类和其他向后兼容的更改，使得API更具稳定性。官方也将提供迁移指南和转换脚本；

　　Java和Go的实验性API；

　　更高级别的API模块：tf.layers，tf.metrics和tf.losses - 在合并skflow和TF Slim之后从tf.contrib.learn中提取；

　　XLA的实验版本，面向CPU和GPU的TensorFlow图表的领域特定编译器。XLA发展迅速，预计在未来将看到更多的进展；

　　TensorFlow Debugger(tfdbg)，一个用于调试实时TensorFlow程序的命令行界面和API；

　　用于对象检测和本地化的新Android demos以及基于摄像头的图片样式化；

　　安装改进：添加了Python 3 docker镜像，TensorFlow的pip包现在兼容PyPI兼容。 这意味着TensorFlow现在可以调用pip install tensorflow来安装；

　　TensorFlow技术项目经理Amy MacDonald Sanjideh表示TensorFlow生态系统还在继续发展，如Fold 动态批处理和Embedding Projector等工具以及现有工具(如TensorFlow Serving)的更新。其中社区贡献者和教育工作者都为其深度学习的研究做出了贡献。

　　YouTube有很多关于TensorFlow开发者峰会的视频，感兴趣的朋友可以前去观看：https://www.youtube.com/watch?v=mWl45NkFBOc