3個月前谷歌正式發(fā)布了2.0 Alpha版本，一經(jīng)推出廣受歡迎。超過13萬學(xué)生選修相關(guān)課程；GitHub獲得了近13萬星、被fork了超過75000次。在Beta版中，谷歌已完成2.0 API的重命名和棄用符號，這意味著當(dāng)前API已經(jīng)最終定型。

3個月前，谷歌在加州舉辦TensorFlow開發(fā)者峰會（TensorFlow Dev Summit），正式發(fā)布了2.0 Alpha版本，明確了以下3點：

Keras作為一個高級API，用于快速簡便的模型設(shè)計和訓(xùn)練

Eager執(zhí)行作為默認快速、直觀的開發(fā)和調(diào)試

@tf.function 用于圖形性能和可移植性

2.0 Alpha一經(jīng)推出廣受歡迎。根據(jù)谷歌官方統(tǒng)計，在線課程網(wǎng)站deeplearning.ai和Udacity上，超過13萬學(xué)生選修了關(guān)于TensorFlow 2.0 Alpha的課程。谷歌托管在GitHub上的Repo也獲得了近13萬星，被fork了超過75000次。

盡管官方?jīng)]有透露中國社區(qū)的情況，但是發(fā)布會現(xiàn)場展示一張全球地圖，根據(jù)圖中的用戶分布情況可以推測，目前TF中國應(yīng)該是僅次于美國和歐洲的第三大地區(qū)。

當(dāng)然這3個月時間里，谷歌也一直沒閑著。昨日，又公布了TensorFlow 2.0 Beta版本。

在Beta版中，谷歌已完成2.0 API的重命名和棄用符號，這意味著當(dāng)前API已經(jīng)最終定型。2.0 Beta中的API也可以作為TensorFlow 1.14版本中的v2兼容性模塊使用。

關(guān)于所有符號更改的列表：

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FLFJLzg7WNP6JHODX5q8BDgptKafq_slHpnHVbJIteQ/edit#gid=0

此外，Bata版還為Keras功能添加了2.0支持，如模型子類化，簡化了自定義訓(xùn)練循環(huán)的API，為大多數(shù)類型的硬件添加了分發(fā)策略支持等等。

TensorFlow產(chǎn)品生態(tài)系統(tǒng)的核心組件，如TensorBoard、TensorFlow Hub、TensorFlow Lite和TensorFlow.js與Beta一起使用。對TensorFlow Extended（TFX）組件和端到端pipeline的支持仍在進行中。

谷歌已經(jīng)關(guān)閉了針對Alpha版本報告的100多個issue，并保證會繼續(xù)迭代剩下的內(nèi)容。谷歌表示會重視用戶的所有反饋，并鼓勵大家繼續(xù)保持提供反饋的激情。

在RC版發(fā)布之前，谷歌承諾會完成對云TPU和TPU pod的Keras模型支持，進一步研究性能，并解決更多問題。一份TensorFlow 2.0的開放issue列表位于issue跟蹤器上，用戶可以在發(fā)行說明中跟蹤最新TensorFlow 2.0的進度。

至于RC版的發(fā)布期限，谷歌希望能夠在今年夏季達成。在RC版發(fā)布之前，希望用戶持續(xù)關(guān)注2.0的最新進度。

如果不想錯過任何有關(guān)TensorFlow 2.0的更多信息，大家可以申請加入開發(fā)人員郵件列表，使用2.0作為tag來提出issue，并查看文檔。