TensorFlow 1.12.0 发布概述

TensorFlow 1.12.0 更新总结

Keras 更新

Keras 模型现在能够直接支持导出为 SavedModel 格式（tf.contrib.saved_model.save_keras_model()），生成的模型能够方便地部署至 TensorFlow Serving 环境中。
Keras 模型现在能够利用 tf.data.Dataset 作为数据源来进行评估工作。

tf.data 更新

• 现在可以通过调用 tf.data.Options(), 获取设置数据输入管道的选项。
• 新的 tf.data.Dataset.reduce() 方法则允许用户自定义 reduce 函数来将有限数据集缩减为单个元素。
• 新的 tf.data.Dataset.window() 方法则允许用户创建有限窗口的数据集；结合 reduce 功能，则能实现自定义 batching。
• C++ 代码迁移至了 tensorflow::data 空间。
• 在原有基础上新增了用于 parallel_calls 参数于 tf.data.Dataset.interleave 中。
• 已不再存在的 tf.contrib/data 已被新引入的 tf.data.experimental 取代。

其他更新

• 替换掉了原有的 tf.co