TensorFlow 2.2.0-rc1 发布
TensorFlow 2.2.0 发布了新的候选版本。TensorFlow 2.2.0 的主要特性和改进包含以下内容:
- 将字符串张量的标量类型从
std::string
替换为tensorflow::tstring
- TF 2 的新 Profiler,用于 CPU/GPU/TPU。它提供设备和主机性能分析,包括输入管道和 TF Ops。
- 不推荐使用 SWIG,而是使用 pybind11 将 C++ 函数导出到 Python,这是弃用 Swig 所作努力的一部分。
tf.distribute
:- 通过使用新添加的 tf.keras.layers.experimental.SyncBatchNormalization 层,添加了对全局同步 BatchNormalization 的支持。该层将在参与同步训练的所有副本之间同步 BatchNormalization 统计信息。
- 使用 tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy 提高 GPU 多工分布式培训的性能
- 将 NVIDIA NCCL 更新到 2.5.7-1,以获得更好的性能和性能调整。
- 支持在 float16 中减少梯度。
- 所有实验的支持都减少了梯度压缩,以允许使用反向路径计算进行重叠梯度聚合。
tf.keras
:Model.fit
的主要改进:- 可以通过覆盖 Model.train_step 将自定义训练逻辑与 Model.fit 结合使用。
- 轻松编写最新的培训循环,而不必担心 Model.fit 为你处理的所有功能(分发策略,回调,数据格式,循环逻辑等)
- 现在,SavedModel 格式支持所有 Keras 内置层(包括指标,预处理层和有状态 RNN 层)
tf.lite
:- 默认情况下启用 TFLite 实验性新转换器。
- XLA
- XLA 现在可以在 Windows 上构建并运行。所有预构建的软件包都随附有 XLA。
- 可以在 CPU 和 GPU 上使用“编译或抛出异常”语义为 tf.function 启用 XLA。
新版本包含大量 bug 修复等,详情可见更新说明:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.2.0-rc1
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Dgraph 1.2.2 发布了。Dgraph 是一个可扩展的,分布式的,低延迟的图数据库,目标是提供 Google 生产水平的规模和吞吐量,在超过 TB 的结构数据里,为用户提供足够低延迟的实时查询。Dgraph 支持GraphQL作为查询语言,响应 JSON。 新版更新内容如下: Fixed 导出输出中不包含空节点 修复词汇表语言列表的错误 在调试工具中正确初始化发布包 处理模式中的特殊字符和类型查询 覆盖 uid 断言的值 断言不支持 lang 时禁用 @* 语言查询 修复使用反向断言导出类型中的错误 更多详情见更新说明: https://github.com/dgraph-io/dgraph/releases/tag/v1.2.2
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