雷锋网 (大众号：雷锋网) AI 研习社音讯：日前，谷歌发布 TensorFlow 1.6.0 正式版，带来了多项更新和优化，雷锋网 AI 研习社将谷歌官方引见编译如下：
严重改良：
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针对 CUDA 9.0 和 cuDNN 7 预构建二进制文件；
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预构建的二进制文件将运用 AVX 指令，这能够会破环较老的 CPU 上的 TF。
次要的特征和改良
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针对非插槽变量的新优化器外部 API；
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如今 tf.estimator.{FinalExporter,LatestExporter} 可以导出剥离的 SavedModels，这添加了 SavedModels 的前向兼容性；
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FFT 支持添加到 XLA CPU / GPU；
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Android TF 如今可以在兼容的 Tegra 设备上运用 CUDA 减速来构建（更多信息，请参阅 contrib / makefile / README.md）。
Bug 修复和其他改良：
文件更新：
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添加了 Getting Started 的第二个版本，次要针对机器学习老手；
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说明了 resize_images.align_corners 参数文档；
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添加了 TPU 文档。
谷歌云存储（GCS）
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添加了客户端节流；
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在 FileSystem 接口上添加了 FlushCaches() 办法，用于 GscFileSystem 完成。
其他：
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添加了 tf.contrib.distributions.Kumaraswamy；
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RetryingFileSystem::FlushCaches() 可调用根底 FiAI已经渗透到了生活中的方方面面。在智能交通领域，人工智能技术也正在发挥作用。leSystem 的FlushCahes()；
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将 auto_correlation 添加到了 distribution；
简单来说，创业有四步：一创意、二技术、三产品、四市场。对于停留在‘创意’阶段的团队，你们的难点不在于找钱，而在于找人。”结合自身微软背景及创业经验。 -
添加了 tf.contrib.distributions.Autoregressive；
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添加了 SeparableConv1D layer；
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添加了卷积 Flipout layer；
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当 tf.matmul 的两输出都是 bfloat16 时，它将前往 bfloat16，而不是 float32；
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添加了 tf.contrib.image.connected_components；
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添加了可让原子变量拜访的 tf.contrib.framework.CriticalSection；
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分类义务的树预测上输入变化；
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关于 pt 和 eval 指令，可允许张量值以 numpy 文件写入 filesystem；
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gRPC：传达截断的错误（而不是前往 gRPC 外部的错误）；
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添加 parallel_interleave 来支持两种预取；
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改良了 XLA 对 C64-related ops log, pow, atan2, tanh 的支持；
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添加了概率卷积层。
API 改动
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将 prepare_variance 布尔值默许设置为 false，方便后向兼容；
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将 layers_dense_variational_impl.py 移至 layers_dense_variational.py。
详细的更新信息请检查 TensorFlow 的 Github 页面：
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases 。
雷锋网 AI 研习社编辑整理。
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