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机器学习系统：TensorFlow 2.2.0
TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分 化（auto-differentiation）。通过灵活的Python…- 205
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TensorFlow 2.0 发布
TensorFlow 2.0 发布了。此版本专注于简单性和易用性，主要特性包括：通过 Keras 和 eager execution 轻松建模。在任何平台生产中进行稳健的模型部署。强大的研究实验。通过减少重复和删除已弃用的端简化 API。详情查看更新说明：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases下载地址：- 87
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谷歌开源更快、更高效的 TensorFlow 运行时 TFRT
TensorFlow 官方博客宣布开源新的运行时 TFRT，该运行时提供了统一的、可扩展的基础结构层，并在各类硬件上均具有高性能。 TFRT 产品经理 Eric Johnson 表示，TFRT 将取代现有的 TensorFlow 运行时。原有的 TensorFlow 运行时最初是为图形执行和训练模型的工作负载而构建的。与之相比，新的运行时将急切的执行需求放在第一位，同时特别强调架构的可扩展性和模块…- 69
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谷歌开源量子机器学习框架TensorFlow Quantum
谷歌 TensorFlow Quantum（TFQ）是一个开源的量子机器学习库，可将量子计算与机器学习结合在一起，训练量子模型。谷歌表示，这种量子机器学习模型能够处理量子数据，并能够在量子计算机上执行。 根据谷歌 AI 博客的介绍，TFQ 允许研究人员在单个计算图中将量子数据集、量子模型和经典控制参数构造为张量。TensorFlow Ops 会获得导致经典概率事件的量子测量结果，然后可以使用标准 …- 53
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TensorFlow 2.0 rc0 发布，专注于简单性与易用性
TensorFlow 2.0 rc0 发布了，2.0 专注于简单性和易用性，主要特性包括： 通过 Keras 和热切执行轻松建模。 在任何平台生产中进行稳健的模型部署。 强大的研究实验。 通过减少重复和删除已弃用的端简化 API。 详情查看： https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0-rc0- 49
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