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TensorFlow 1.9.0正式版来了!新手指南全新改版,支持梯度提升树估计器

一、创新目的提高统战工作科学化水平是统一战线自身科学发展的内在要求,也是统一战线服务科学发展的重要基础。


来源:量子位

原标题:TensorFlow 1.9.0正式版来了!新手指南全新改版,支持梯度提升树估计器李林 编译

原标题:TensorFlow 1.9.0正式版来了!新手指南全新改版,支持梯度提升树估计器

李林 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

TensorFlow 1.9.0正式版来了!

谷歌大脑研究员、Keras作者Fran?ois Chollet对于这一版本评价甚高,他说:“不管是不是TF用户都应该看一看:TF最近进步巨大。这是通往ML未来的一大步。”

那么,这次更新究竟都涉及什么功能呢?

首先是对Keras的支持。Keras是一个深度学习的高级API,把创建和训练模型所需的工作整合成了很多模块,TensorFlow是它的一个后端。在TensorFlow中,它叫tf.keras。

现在,TensorFlow的新手指南变了样,带领小白们从Keras入手,还附上了一个详细的Keras Guide。

同时,TensorFlow里的Keras本身也有提升。tf.keras升级到了Keras 2.1.6 API,新增了tf.keras.layers.CuDNNGRU和tf.keras.layers.CuDNNLSTM,分别用于更快的GRU实现和更快是LSTM实现。

除了Keras之外,Eager execution也进入了TensorFlow的新版新手指南。

Eager execution为TensorFlow引入了动态图机制,不创建静态图,它也可以运行TensorFlow代码。

另外,TensorFlow 1.9.0还有这些主要的新功能:

通过feature columns和losses,新增了对梯度提升树估计器(gradient boosted trees estimators)的支持。

TFLite优化转换器的Python接口有所扩展,标准pip安装的情况下又包含了命令行界面。这一版本中的distributions.Bijector API还亮支持Bijectors的广播。

通过tf.decode_compressed和tf.string_strip优化了数据载入和文本处理。同时,也实验性地增加了tf.contrib.estimator.BaselineEstimator、tf.contrib.estimator.RNNClassifier和tf.contrib.estimator.RNNEstimator。

新版本的更多特性,可以穿过这个传送门查看:

https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.9.0

还有焕然一新的新手指南:

https://www.tensorflow.org/tutorials/

曾经从入门到放弃的同学可以从头再来啦~

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