TensorFlow 2.0要來了，tf.contrib要砍了

圓栗子 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

TensorFlow 2.0要來了。

昨天，谷歌大腦的Martin Wicke在一封公開郵件里，給這座即將造好的里程碑，做了個預告。

他說今年晚些時候，TensorFlow 2.0的一個預覽 (Preview) 版本，就會和程序員們見面了。

在那之前，大家應該對這次重大更新，抱些怎樣的期待？

郵件列舉了以下幾條：

·Eager Execution成為2.0的一個核心功能。這個命令式的編程環境，會讓入門TensorFlow變得更容易。

· 支持更多平台、更多語言；通過交換格式的標準化以及API的協調，來提升組件之間的兼容性和對等性。

· 移除已棄用的API，並減少重複，也是減少用戶的困惑。

往下，看看詳情。

兼容性與連續性

郵件寫到，TensorFlow 2.0是一個糾正錯誤、做出改進的好機會。有些改善，在語義化版本控制(Semantic Versioning) 之下，通常是做不到的。

為了順滑地過渡到新版本，團隊會做一個轉換工具，用於更新Python代碼，這樣便能使用TensorFlow 2.0兼容的API了。

如果遇到無法自動轉換的情況，系統也會提醒人類。想當年，向1.0過渡的時候，類似的工具也幫了大忙。

並非所有改變，都能自動完成。比如，新版本將會棄用一些API，而其中有些API並沒有直接對等的替換。

針對這樣的情況，TensorFlow會提供一個兼容模塊 (tensorflow.compat.v1) ，裡面有完整的TensorFlow 1.x API，並且在2.x的生命周期里，會得到持續的維護。

不過，一旦2.0正式版發布，1.x就不會再有任何功能更新了。但在那之後，團隊還是會給最後一版1.x，提供一年的安全補丁。

磁碟兼容性

SavedModel和GraphDef，都不會發生什麼重大的變化。

但2.0意味著，原始檢查點(Checkpoint) 里的變數名稱，需要轉換，才能跟新的模型兼容。

tf.contrib被砍了

contrib模塊的成長，超出了TensorFlow團隊 (在一個repo里) 能維護的範圍。

Wicke說，更大的項目，分開維護可能會更好。

不過，團隊依然會在2.0里孵化一些小型的擴展。

所以，2.0的一個重大的變化，就是tf.contrib被完全棄用了。

在未來幾個月，團隊會與現有contrib模塊的主人們，指定遷移計劃，比如怎樣在社區頁面上或以文件的形式，發表自己的TensorFlow擴展。

每一個contrib模塊，命運有三種：

1.集成到TensorFlow里。

2.移到一個單獨的Repo里。

3.徹底移除。

現在，新的tf.contrib項目，已經停止添加了。

老項目的主人/維護者，也要趕快跟TensorFlow團隊聯繫了。

你有什麼意見？

重大革新發生之前，要聽聽廣大開發者怎麼說。

TensorFlow 2.0的開發，包含一個公開設計審查 (Public Design Reviews) 環節，大家都可以發表自己的意見。

獲得參與感，請至以下郵箱：

以及GitHub傳送門：

https://github.com/tensorflow/community/blob/master/governance/TF-RFCs.md

對於新的TensorFlow，你還期待怎樣的改變？

—

完—

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