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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

市场的快速回落使得部分白马方向的估值回到了相对低位,这部分标的也许会在市场预期稳定之后,出现一定的反弹。


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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