今日凌晨，在加州湾区Google总部山景城举办的TensorFlow开发者峰会上，TensorFlow1.0版本正式发布！目前已经可以下载和更新全新的TensorFlow。官方介绍称，全新的TensorFlow1.0深度学习框架将更快、更灵活、更实用。
TensorFlow1.0框架将通过提供更多API的方式，提升这个深度学习框架的灵活性和实用性。TensorFlow工程总监RajatMonga在峰会上透露，TensorFlow1.0将对更多工具提供支持，例如K-means和支持向量机(SVM)。
此外，还将TensorFlow1.0还将兼容Keras。
值得期待的是，Google宣布将公布一些TensorFlow提速的开源代码，例如可以让分布式Inceptionv3模型提速58倍之多。
TensorFlow还将支持Hexagon数字信号处理器(DS)，这个也是高通骁龙移动芯片和微型电脑DragonBoardc的组成部分。
还有一个实验性的编译器XLA，这个编译器通过生成既能在GPU、又能在CPU上运行的代码，进而加速线性代数计算。XLA被认为提升了TensorFlow的移动性，未来TensorFlow程序只需创建一个后端即可在新硬件平台上运行。
Google于你那推出并开源的TensorFlow，现在已经是最流行的深度学习框架，没有之一。Google计划三月底发布新的基准测试，以展示TensorFlow与其他深度学习框架相比的整合情况，同时也将放出用于执行基准测试的模型。
一周之前，Google刚刚发布了TensorFlowFold，利用动态计算图来解决因多个输入大小结构不同无法自然地批处理到一起，而导致的处理器、内存和高速缓存利用率差的问题。
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