TensorFlow 1.14.0 发布,引入 compat.v2 模块

栏目: 编程工具 · 发布时间: 4年前

内容简介:主要新特性和功能改进:新版本还包含大量更改和 bug 修复,详情请查看

TensorFlow 1.14.0 发布了 ,此版本包含不少新特性和功能改进,还修复了大量的 bug。

主要新特性和功能改进:

  • 这是包含 compat.v2 模块的第一个 1.x 版本。该模块要求 Tensorflow 库发布在 1.x 和 2.x 中都有效的代码。在此版本之后,2.0 Python API 中不允许进行向后不兼容的更改。
  • 默认情况下打开 MKL-DNN contraction 内核。MKL-DNN 基于 CPU 矢量体系结构动态调度最佳内核实现。要禁用它们,请使用  --define=tensorflow_mkldnn_contraction_kernel=0 进行构建。
  • 现在,非 Windows 系统库已经过版本控制,它只影响系统包维护者或那些构建 TensorFlow 的扩展:
    • Python wheels(Pip 包)包含一个库文件
      libtensorflow_framework.so.1
      libtensorflow_framework.1.dylib
      
    • libtensorflow  存档包含  libtensorflow  库和两个符号链接。 MacOS  .dylib  库是一样的, 但符合 MacOS 库命名要求(即  libtensorflow.1.dylib ):
      • libtensorflow.so.1.14.0 ,主要的库
      • libtensorflow.so.1 ,符号链接到主库
      • libtensorflow.so ,符号链接到  .so.1

新版本还包含大量更改和 bug 修复,详情请查看 更新说明


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

机器学习系统设计

机器学习系统设计

[德] Willi Richert、Luis Pedro Coelho / 刘峰 / 人民邮电出版社 / 2014-7-1 / CNY 49.00

如今,机器学习正在互联网上下掀起热潮,而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言,它支持快速探索和实验,并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色,就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。 本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式,首先从Python与机器学习的关系讲起,再介绍一些库,然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开......一起来看看 《机器学习系统设计》 这本书的介绍吧!

SHA 加密
SHA 加密

SHA 加密工具

XML 在线格式化
XML 在线格式化

在线 XML 格式化压缩工具

RGB HSV 转换
RGB HSV 转换

RGB HSV 互转工具