TensorFlow 1.13.0-rc最新版本說明

在TensorFlow 1.13.0-rc0中，TensorFlow Lite已從contrib轉移到core。這意味着Python子產品現在在tf.lite下，源代碼現在在tensorflow/lite下而不是tensorflow/contrib/lite。

TensorFlow GPU二進制檔案現已針對CUDA 10建構。

NCCL已經轉移到TensorFlow 1.13.0-rc0的核心。

行為和其他變化

在TensorFlow 1.13.0-rc0中，不允許在tf.constant中将python浮動類型轉換為uint32/64（即其他整數類型的比對行為）。

包含有關quantze_and_dequantize_v2中使用的舍入模式的詳細資訊的Doc已更新。

GPU cumsum/cumprod的性能提升了300倍。

在大多數TPU嵌入優化器（如AdamW和MomentumW）中增加了對重量衰減的支援。

添加了一個實驗性Java API，用于注入TensorFlow Lite委托。

在TensorFlow Lite Java API中為字元串添加了新的支援。

tf.spectral已合并到TensorFlow 2.0的tf.signal中。

Bug修複

現在在使用TensorFlow庫之前調用tensorflow :: port :: InitMain（）。未能執行此操作的程式無法移植到所有平台。

saved_model.loader.load已被棄用，并由saved_model.load替換。

Saved_model.main_op也已被棄用，并被V2中的saved_model.main_op取代。

tf.QUANTIZED_DTYPES已被棄用，并更改為tf.dtypes.QUANTIZED_DTYPES。

sklearn進口已針對已棄用的軟體包進行了更新。

confusion_matrix op現在導出為tf.math.confusion_matrix而不是tf.train.confusion_matrix。

在TensorFlow 1.13.0-rc0中将ignore_unknown參數添加到parse_values中，該參數抑制未知超參數類型的ValueError。這樣*添加tf.linalg.matvec便利功能。

tf.data.Dataset.make_one_shot_iterator（）已在V1中棄用，并添加了tf.compat.v1.data.make_one_shot_iterator（）`。

tf.data.Dataset.make_initializable_iterator（）在V1中已棄用，已從V2中删除，并添加了另一個tf.compat.v1.data.make_initializable_iterator（）。

XRTCompile操作現在可以傳回由XLA編譯産生的ProgramShape作為第二個傳回參數。

XLA HLO圖在TensorFlow 1.13.0-rc0中呈現為SVG/HTML。