雷鋒網(wǎng) AI 科技評論消息，日前，谷歌發(fā)布 TensorFlow 1.5，TensorFlow 又一次迎來更新。

在此前的版本中，TensorFlow 迎來三大重大變化：Keras 位于 TensorFlow core 中，Dataset API 支持更多功能，引入效用函數(shù) tf.estimator.train_and_evaluate 等等。而在這次的更新中，谷歌宣布 TensorFlow 將全面支持 Eager execution 動態(tài)圖機(jī)制和 TensorFlow Lite，除此之外，還將支持 CUDA 9 和 cuDNN 7。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論將此次的更新編譯整理如下：

重大改變：

基于 CUDA 9 和 cuDNN 7 來構(gòu)建預(yù)建的二進(jìn)制文件；

Linux 二進(jìn)制文件是在 ubuntu 16 容器環(huán)境下構(gòu)建的，這可能會導(dǎo)致與用 ubuntu 14 構(gòu)建的文件不兼容；

從 1.6 版本開始，預(yù)建二進(jìn)制文件中將會使用 AVX 指令集，如果老版本不支持 AVX 指令集，將會引發(fā)問題。

主要的更新：

支持 Eager execution 預(yù)覽版本

TensorFlow Eager Execution 是一個命令式、由運行定義的接口，可以在即時的運行錯誤下進(jìn)行快速調(diào)試，與 Python 工具進(jìn)行整合，一旦從 Python 被調(diào)用可立即執(zhí)行操作。這可以使得 TensorFlow 的入門學(xué)習(xí)變得更簡單，也使得研發(fā)工作變得更直觀。

支持 TensorFlow Lite 開發(fā)者版本

TensorFlow Lite 針對移動和嵌入式設(shè)備等。具備如下三點特征：

• 輕量級：支持機(jī)器學(xué)習(xí)模型的推理在較小二進(jìn)制數(shù)下進(jìn)行，能快速初始化/啟動。

• 跨平臺：可以在許多不同的平臺上運行，現(xiàn)在支持 Android 和 iOS。

• 快速：針對移動設(shè)備進(jìn)行了優(yōu)化，包括大大減少了模型加載時間、支持硬件加速。

支持 CUDA 9 和 cuDNN 7

Bug 修復(fù)和其他改變：

將 auto_correlation 加入 tf.contrib.distributions 中

引入 DenseFlipout 概率層

將 DenseVariational 標(biāo)準(zhǔn)化，作為其他概率層的簡單模板

tf.contrib.distributions QuadratureCompound 類支持 batch

Stream::BlockHostUntilDone 現(xiàn)在 return 到 Status，而不是 bool

GCS 文件系統(tǒng)中的定制化請求超時

via：GitHub

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論編輯整理。

雷峰網(wǎng)版權(quán)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。