在Mountain View举办的首届年度TensorFlow开发者峰会上，Google 发布了 TensorFlow 1.0，保证了 Google 的机器学习库的API稳定性。 发布会视频：https://youtu.be/LqLyrl-agOw （请自行搬梯子） 主要亮点如下：
更快：TensorFlow 1.0 现在简直快到难以置信！ XLA为未来更多的性能改进奠定了基础，而现在 tensorflow.org 调整了模型以实现最大速度。很快我们将发布几个流行模型，以展示如何充分利用TensorFlow 1.0 - 包括针对Inception v3的8位 GPU的7.3x加速和针对64位 GPU的分布式Inception v3的58x加速！ 更灵活：TensorFlow 1.0引入了一个高级API，包含tf.layers，tf.metrics和tf.losses模块。同时还宣布增加了一个新的tf.keras模块，它与另一个流行的高级神经网络库Keras完全兼容。 更便于开发：TensorFlow 1.0 保证了 Python API稳定性（查看细节），可以不破坏现有的代码便能获取新功能
TensorFlow 1.0的其他亮点： 现在的 Python API 更类似于NumPy。此类和其他向后兼容的更改主要用来支持API稳定性，未来，我们将提供方便的迁移指南和转换脚本。 Java和Go的Experimental API 更高级别的API模块tf.layers，tf.metrics和tf.losses - 在合并skflow和TF Slim之后从tf.contrib.learn中提取 发布面向CPU和GPU的TensorFlow图表的领域特定编译器 XLA的实验版。 XLA正在迅速发展，预计在未来的发布会中将看到更多的进展。 介绍一个用于调试实时TensorFlow程序的命令行界面和API - TensorFlow Debugger（tfdbg）。 用于对象检测和本地化的新Android演示以及基于摄像头的图片样式化。 安装改进：添加了Python 3 docker镜像，TensorFlow的pip包现在是PyPI兼容。这意味着TensorFlow现在可以安装与pip安装张量流的简单调用。
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