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