TensorFlow 20来了！动态图处理大幅升级支持更多语言和平台
】TensorFlow2.0，终于要来了！开发团队决定于今年下半年发布TensorFlow2.0预览版，更好的满足广大用户的需求。本文介绍了TensorFlow2.0预览版的新功能和特性。
自2015年TensorFlow发布以来，它已经成为世界上使用最广泛的机器学习框架，满足了广大的用户和用例需求。在此期间，TensorFlow随着计算硬件、机器学习研究和商业部署的快速发展而得到进步。
为了反映这些快速变化，开发团队已经开始研究下一版本的TensorFlow。TensorFlow 2.0将是一个重要的里程碑，重点关注易用性。以下是用户对TensorFlow 2.0的期望：
Eager execution应当是2.0的核心功能。它将用户对编程模型的期望与TensorFlow更好地结合起来，并且应该使TensorFlow更易于学习和应用。
通过交换格式的标准化和API的一致性，支持更多平台和语言，并改善这些组件之间的兼容性和奇偶性。
不久，开发团队将举行一系列公共设计评审。 此过程将阐明即将成为TensorFlow 2.0一部分的功能，并允许社区提出修改意见。如果你想看到有关流程的评论和更新，请加入。开发团队希望在下半年发布预览版后收集用户对计划更改的反馈。
TensorFlow 2.0提供了一个纠正错误并进行改进的机会，而这些改进在语义版本控制下是的。
为了简化过度（transition），将创建一个转换工具，该工具更新Python代码以使用与TensorFlow 2.0兼容的API，或者在无法自动进行转换的情况下会发出。
并不是所有的更改都可以完全自动进行。开发团队将弃用一些没有direct equivalent的API。对于这种情况，将提供兼容模块（at.v1），其中包含完整的TensorFlow 1.x API，并会在TensorFlow 2.x的生命周期内进行。
开发团队将不打算对SavedModels或存储的GraphDef进行重大更改（即，预计在2.0中包含所有当前版本的内核）。然而，2.0中的变化意味着在与新模型兼容之前，原始检查点（raw checkpoint）中的变量名可能必须进行转换。
TensorFlow的contrib模块已经超出了在单一存储库中可以和支持的功能。较大的项目单独进行是比较好的，而开发团队将随着TensorFlow主代码一起孵化更小的扩展。因此，作为发布TensorFlow 2.0的一部分，开发团队将停止发布tf.contrib。在接下来的几个月里，将与各自的所有者就详细的迁移计划进行合作，包括如何在社区页面和文档中公布你的TensorFlow扩展。对于每个contrib模块：
这意味着将弃用所有tf.contrib，并且开发团队于今日将停止添加新的tf.contrib项目。开发团队正在寻找tf.contrib中一些项目的拥有者和者。
有关开发或迁移到TensorFlow 2.0的问题，请发送电子邮件至。 要及时了解2.0开发的详细信息，请订阅，并参与相关的设计审核。
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