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雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：繼反復預熱以及在今年三月在 TensorFlow 開發(fā)者峰會上宣布了 TensorFlow 2.0 Alpha 版（內(nèi)部測試版）之后，TensorFlow 2.0 Beta 版（公開測試版）也終于在今天發(fā)布了。
在 TensorFlow 2.0 Alpha 版發(fā)布時，雷鋒網(wǎng) AI 科技評論就詳細介紹了 TF2.0 版本中規(guī)劃的默認使用 Keras、默認使用 eager execution、支持跨平臺、對科研人員更友好、更好的圖（graph）計算支持、簡化 API 等主要更新。
自 TF 2.0 Alpha 發(fā)布以來，谷歌自己和試用了 Alpha 版的用戶們就對這個版本中做出的改進給予了好評，整個 TensorFlow 生態(tài)也在繼續(xù)擴大。谷歌在發(fā)布 Alpha 版的同時也在 deeplearning.ai 和優(yōu)達學城上線了針對 TF 2.0 Alpha 的入門課程，目前已經(jīng)有超過十三萬人申請學習；TF 2.0 Alpha 的 Github 項目也已經(jīng)獲得了接近十三萬 star、超過七萬 fork。
在今天發(fā)布的 Beta 版帶來了以下更新：
完成 TF2.0 API 中的符號名稱更新和刪減。這意味著整個版本的 API 就是最終確定的版本了。同時，這個 API 也會隨著 TF 1.14 正式版一起作為一個 2.0 版本的兼容模塊發(fā)布。（可以在 這里 查看所有的符號更新列表）
支持 Keras 2.0 的更多功能，包括模型子分類、簡化了自定義訓練循環(huán)的 API，增加了可以支持大多數(shù)類型硬件的分布式計算策略，等等。
Alpha 版的用戶們在 Github 上提交了許多問題，目前谷歌已經(jīng)修復了其中的超過 100 個問題。這一工作還會持續(xù)地進行，以及繼續(xù)收集更多用戶反饋。
TensorFlow 2.0 Beta 已經(jīng)可以通過 pip 快速安裝，只需要執(zhí)行這行代碼即可
> pip install tensorflow==2.0.0-beta0
目前，TensorFlow 家族中的產(chǎn)品已經(jīng)有部分支持 TF2.0 Beta，包括 TensorBoard、TensorHub、TensorFlow Lite、TensorFlow.js。TensorFlow Extended（TFX）以及端到端計算流程的支持仍然在開發(fā)中。
在 TensorFlow 2.0 Beta 版本發(fā)布之后、TensorFlow 2.0 正式版發(fā)布之前，它還需要經(jīng)過 RC（release candidate）階段的開發(fā)，谷歌對這一階段的目標是增加谷歌云 TPU 以及 TPU 集群（TPU Pods）對 Keras 模型的支持、進一步改善運行性能，以及修正更多問題。RC 版本的發(fā)布時間大約在今年夏季，已經(jīng)不遠了。
via TF官方博客，雷鋒網(wǎng) AI 科技評論編譯
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