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TensorFlow 2.0 是谷歌开源机器学习框架的下一个主要版本，将于 2018 年末推出其首个测试版。TensorFlow 是 Google 对机器学习和数据迷信范围的贡献，是快速开发神经网络的普通框架。 虽然 TensorFlow 相对较新，但由于其弱小的笼统和易用性，曾经被普遍采用作为深度学习的通用平台。

2. 0 将带来哪些新特性？

除了处置功用成绩之外，TensorFlow 2.0 的构建者还将纠正兼容性和延续性错误。

方案用于 TensorFlow 2.0 的中心功用是“Eager Execution”环境，经过 TensorFlow 实际更好地协调用户对编程模型的希冀。Eager Execution 在 TensorFlow 1.7 中引入，是一种命令式编程环境，可在不构建图形的状况下立刻评价操作，旨在使框架更易于学习和运用。

TensorFlow 2.0 方案的其他功用包括：

扩展对更多平台和言语的支持。

经过交流格式的标准化和 API 的分歧性，改良平台和言语组件之间的兼容性。

删除已弃用的 API，以增加用户之间的混杂。

为了更容易地过渡到新版本，转换工具将更新 Python 代码以运用与 TensorFlow 2.0 兼容的 API，以及在无法停止转换时收回的正告。

TensorFlow 2.0 的构建者估量版本 1.x 系列中不会进一步开发功用，但在版本 2.0 发布后的一年内，版本 1.x 系列将会有安全补丁。

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