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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...

Apache Samza 1.4.0 发布,分布式流处理框架

Apache Samza 1.4.0现已发布。Apache Samza 是一个分布式流处理框架,专用于实时数据的处理,目前已经在几个大公司实际生产中使用,如LinkedIn、VMWare、Slack、Redfin 等。 新功能、升级和bug 修复: 有关地方状态的管理和监视方面的改进 Samza SQL API 的改进 Azure Blob 存储的新系统生产商 Bug 修复 值得注意的是,Apache表示,如果将应用程序升级到 Samza 1.4,将不再支持 samza-autoscaling 模块,并且该模块已被删除。 此外,该团队还可能会在将来的 1.5 版本中引入有关 samza 作业提交的向后不兼容的更改。 更多细节可查阅发行说明:https://blogs.apache.org/samza/entry/announcing-the-release-of-samza4

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