高效的 TensorFlow 2.0：最佳实践和主要变化

文 / Google TensorFlow 团队在最近的 一篇文章  中，我们提到 TensorFlow 2.0 经过重新设计，重点关注简洁性，易用性以及开发人员的工作效率。想了解主要变化并了解最佳实践，请参考新近发布在 GitHub 上的 Effective TensorFlow 2.0 指南 [1]。主要变化概述为提高 TensorFlow 的工作效率，TensorFlow 2.0 进行了多项更改，包括删除了多余的 API，使API 更加一致统一，例如统一的 RNNs (循环神经网络），统一的优化器，并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。许多 RFC（如果您是新手，请查看 RFC！）已经对 TensorFlow 2.0 的这些更改给出了解释。本指南基于您对 TensorFlow 1.x 有一定的了解的前提，为您介绍在 TensorFlow 2.0 中的开发有什么不同。注：RFC 链接https://github.com/tensorflow/community/pulls?utf ………………………………