tensorflow 2.0预览版安装和入门教程

下一代TensorFlow终于可以尝鲜了。

今天凌晨，谷歌AI团队的Martin Wicke在TensorFlow官方社区发帖，兴奋地通知TensorFlow 2.0开发者预览版已经放出。

当然现在还是一个很早期的nightly夜版，也就是说，这个版本更新速度会非常快，同时也意味着不稳定因素更多。

Martin Wicke在帖子里也明确说了这一点，现在放出的TensorFlow 2.0开发者测试版仍然不完整、稳定性不能保证、缺失某些功能（例如对TPU的支持不完整）、很多东西还不能与TensorFlow 1.0通用（例如TFHub）等等。

上述种种问题，可能会在alpha版本发布时得到解决。

如果你想尝鲜，这里是传送门：https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf

这个版本支持pip安装：

pip install tf-nightly-2.0-preview   #cpu version
pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview #gpu version

以及，谷歌团队放出nightly版也是希望更多人参与测试，一起来捉虫、汇报各种bug、讨论如何更好的构建TensorFlow 2.0。

如果你有意愿加入讨论，可以前往这个页面查看更多详情。

传送门：

https://github.com/tensorflow/community/blob/master/sigs/build/tensorflow-testing.md

关于TensorFlow 2.0

2017年2月的TensorFlow开发者峰会上，TensorFlow 1.0版本正式发布。

今年TensorFlow开发者峰会将于3月6日在加州召开，预计届时会有更正式的TensorFlow 2.0版对外发布。

根据之前谷歌发布的信息，TensorFlow 2.0 将是一个重要的里程碑，重点是其易用性。以下是用户对 TensorFlow 2.0 的期望：

• Eager execution 将是 2.0 的核心功能。它通过 TensorFlow 实践更好地调整了用户对编程模型的期望，并且应该使 TensorFlow 更容易学习和应用。
• 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。
• 删除已弃用的 API 并减少重复数量，这些会给用户造成混淆。

入门教程：https://github.com/ageron/tf2_course