我們非常開心的跟大家分享一條新消息！TensorFlow 版本 1.10.0 已經(jīng)正式發(fā)布啦！請(qǐng)閱讀本文，及時(shí)了解一些主要特點(diǎn)和功能改進(jìn)，以及一些突破性變化！

▌重大改變

TensorFlow 1.10 預(yù)構(gòu)建二進(jìn)制文件是針對(duì) NCCL 2.2 構(gòu)建的，并且在二進(jìn)制安裝中不再包含 NCCL。使用多個(gè) GPU 和 NCCL 的需要將 NCCL 升級(jí)到 2.2。具體請(qǐng)參閱更新安裝指南：Installing TensorFlow on Ubuntu和Install TensorFlow from Sources.

從 TensorFlow 1.11 開始，Windows 構(gòu)建將使用 Bazel。因此官方放棄了對(duì) cmake 的支持。

▌主要特點(diǎn)和改進(jìn)

tf.lite運(yùn)行時(shí)支持complex64

tf.data默認(rèn)集成 Bigtable

tf.estimator.train_and_evaluate無需重新加載檢查點(diǎn)既可進(jìn)行評(píng)估

RunConfig支持通過設(shè)置 device_filters 限制 workers 和 PS 的通信方式。在某些情況下能夠加速訓(xùn)練、簡化宕機(jī)設(shè)備的清理。如果有一些任務(wù)需要在 workers 之間通訊，可以在RunConfig中自定義 session_options

將 Distribution 和 Bijectors 從tf.contrib.distributions中移到了 Tensorflow Probability (TFP)中。tf.contrib.distributions已經(jīng)棄用，并將于 2018 年底前去除

添加了很多新的 api。推薦使用這些新的 api，這些新 api 未來可能取代一些現(xiàn)存的 api。新 api 主要被添加到了以下模塊：tf.debugging，tf.dtypes，tf.image，tf.io，tf.linalg，tf.manip，tf.math，tf.quantization，tf.strings

此版本的發(fā)布不僅是谷歌工程師的努力，還包含了許多其他開發(fā)者的貢獻(xiàn)：

Ag Ramesh，Alex Wiltschko，Alexander Pantyukhin，Amogh Mannekote，An Jiaoyang，Andrei Nigmatulin ......