TensorFlow 1.7.0正式发布，Bug修复和改进内容都在这里了

编译 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100）

参与 | 张建军

TensorFlow 1.7.0 近日正式发布，新版本主要有以下改进内容，AI科技大本营对其进行了编译。

主要特征和改进

从 contrib 中移除 Eager 模式，现在请用 tf.enable_eager_execution()
Graph 重写了仿真定点量化器，现在与TensorFlow Lite 兼容，由新的tf.contrib.quantize 包支持
利用 tf.custom_gradient可以简单定制梯度的计算
TensorBoard 调试器插件，即 TensorFlow 调试器（ tfdbg ）的图形用户界面（GraphicalUser Interface, GUI），现在推出alpha 版本
利用新的 tf.contrib.data.SqlDataset，支持把一个 sqlite 数据库作为 Dataset 对象进行读入
tf.contrib.framework.CriticalSection 添加分布式的 Mutex /CriticalSection
tf.regex_replace 更好地支持文本处理
tf.contrib.data.bucket_by_sequence_length 支持简单高效的序列输入

Bug 修复和其他改进

加速线性代数（XLA）：
- XLA 添加对MaxPoolGradGrad 的支持
- XLA 禁止从TensorFlow进行CSE pass
tf.data：
- tf.data.Dataset
1. 利用 tf.load_op_library()机制，支持构建 C++ Dataset op 内核作为外部库
2. Dataset.list_files() 默认执行对输出进行随机打乱操作
3. Dataset.shuffle(..., seed=tf.constant(0, dtype=tf.int64)) 现在和 Dataset.shuffle(...,seed=0) 返回同样的元素序列
- tf.data.TFRecordDataset 添加了 num_parallel_reads参数
tf.contrib：
- tf.contrib.bayesflow.halton_sequence 现在支持随机化
- tf.contrib.all_reduce 添加对标量的支持
- tf.contrib.bayesflow.mcmc_diagnostics 中添加 effective_sample_size
- tf.contrib.bayesflow.mcmc_diagnostics 中添加 potential_scale_reduction
- 添加 BatchNormalization， Kumaraswamy双射器（bijectors）
- 未来不再支持 tf.contrib.learn。请查阅 contrib/learn/README.md中的指示对已有代码进行转换
- tf.contrib.data
1. 移除不再支持的类，其中包括 tf.contrib.data.Dataset，tf.contrib.data.Iterator， tf.contrib.data.FixedLengthRecordDataset， tf.contrib.data.TextLineDataset，和 tf.contrib.data.TFRecordDataset
2. 添加 bucket_by_sequence_length， sliding_window_batch，和 make_batched_features_dataset
- 移除不再维护的 tf.contrib.ndlstm。你可以从这个外部网址找到它：https://github.com/tmbarchive/tfndlstm
- 把 tf.contrib.bayesflow的大多数内容迁移到它自己的仓库中： tfp
其他
- 如果抛出异常，tf.py_func现在会把完整的堆栈跟踪信息打印出来
- TPUClusterResolver 和 GKE 进行整合，支持Cloud TPU
- 增加一个采样器统计检验的库
- 针对 Cloud TPU，从 GCE VM 中添加对流数据的帮助函数
- ClusterResolvers 和TPUEstimator 进行整合
- 统一了 metropolis_hastings和 HMC 内核的接口
- 把 LIBXSMM 卷积迁移到一个单独的 --defineflag 中，因此这个操作现在是默认禁止的
- 修复了 MomentumOptimizerlambda
- 通过可编程 docstrings减少 tfp.layers 的样板代码
- 添加 auc_with_confidence_intervals，该方法可用线性时间复杂度计算 AUC 值和置信区间
- regression_head 现在接受自定义的连接函数作为输入，在array_ops.identity 不支持的情况下可以满足用户定义自己的连接函数的需求
- 修复了从 VariableDef创建 ResourceVariables对象时initialized_value 和 initial_value 的行为
- 添加了 TensorSpec作为 Tensors 的解释说明文档
- 确定性的常量折叠操作
- tf.linalg.* 支持float16 的dtype
- 添加 tf.estimator.export.TensorServingInputReceiver允许 tf.estimator.Estimator.export_savedmodel 传入 raw tensors来模拟函数

原作者 | yifeif
原文链接

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