TensorFlow 1.11.0 已正式釋出！
阿新 • • 發佈：2018-12-12
- 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