雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：繼反復(fù)預(yù)熱以及在今年三月在 TensorFlow 開(kāi)發(fā)者峰會(huì)上宣布了 TensorFlow 2.0 Alpha 版（內(nèi)部測(cè)試版）之后，TensorFlow 2.0 Beta 版（公開(kāi)測(cè)試版）也終于在今天發(fā)布了。

在 TensorFlow 2.0 Alpha 版發(fā)布時(shí)，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論就詳細(xì)介紹了 TF2.0 版本中規(guī)劃的默認(rèn)使用 Keras、默認(rèn)使用 eager execution、支持跨平臺(tái)、對(duì)科研人員更友好、更好的圖（graph）計(jì)算支持、簡(jiǎn)化 API 等主要更新。

自 TF 2.0 Alpha 發(fā)布以來(lái)，谷歌自己和試用了 Alpha 版的用戶們就對(duì)這個(gè)版本中做出的改進(jìn)給予了好評(píng)，整個(gè) TensorFlow 生態(tài)也在繼續(xù)擴(kuò)大。谷歌在發(fā)布 Alpha 版的同時(shí)也在 deeplearning.ai 和優(yōu)達(dá)學(xué)城上線了針對(duì) TF 2.0 Alpha 的入門(mén)課程，目前已經(jīng)有超過(guò)十三萬(wàn)人申請(qǐng)學(xué)習(xí)；TF 2.0 Alpha 的 Github 項(xiàng)目也已經(jīng)獲得了接近十三萬(wàn) star、超過(guò)七萬(wàn) fork。

在今天發(fā)布的 Beta 版帶來(lái)了以下更新：

• 完成 TF2.0 API 中的符號(hào)名稱更新和刪減。這意味著整個(gè)版本的 API 就是最終確定的版本了。同時(shí)，這個(gè) API 也會(huì)隨著 TF 1.14 正式版一起作為一個(gè) 2.0 版本的兼容模塊發(fā)布。（可以在 這里 查看所有的符號(hào)更新列表）

• 支持 Keras 2.0 的更多功能，包括模型子分類、簡(jiǎn)化了自定義訓(xùn)練循環(huán)的 API，增加了可以支持大多數(shù)類型硬件的分布式計(jì)算策略，等等。

• Alpha 版的用戶們?cè)?nbsp;Github 上提交了許多問(wèn)題，目前谷歌已經(jīng)修復(fù)了其中的超過(guò) 100 個(gè)問(wèn)題。這一工作還會(huì)持續(xù)地進(jìn)行，以及繼續(xù)收集更多用戶反饋。

TensorFlow 2.0 Beta 已經(jīng)可以通過(guò) pip 快速安裝，只需要執(zhí)行這行代碼即可

>  pip install tensorflow==2.0.0-beta0

目前，TensorFlow 家族中的產(chǎn)品已經(jīng)有部分支持 TF2.0 Beta，包括 TensorBoard、TensorHub、TensorFlow Lite、TensorFlow.js。TensorFlow Extended（TFX）以及端到端計(jì)算流程的支持仍然在開(kāi)發(fā)中。

在 TensorFlow 2.0 Beta 版本發(fā)布之后、TensorFlow 2.0 正式版發(fā)布之前，它還需要經(jīng)過(guò) RC（release candidate）階段的開(kāi)發(fā)，谷歌對(duì)這一階段的目標(biāo)是增加谷歌云 TPU 以及 TPU 集群（TPU Pods）對(duì) Keras 模型的支持、進(jìn)一步改善運(yùn)行性能，以及修正更多問(wèn)題。RC 版本的發(fā)布時(shí)間大約在今年夏季，已經(jīng)不遠(yuǎn)了。

via TF官方博客，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論編譯

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