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TensorFlow 2.3.0 的尾个候选版本公布了，次要特征战改良包罗：

tf.data 增加了两种新机造去处理输出管讲瓶颈并节流资本

snapshot

tf.data service.

概况可检察利用 TF Profiler 阐发输出管讲机能的具体指北。

tf.distribute.TPUStrategy 如今是一个不变的 API，没有再被视为 TensorFlow 的尝试版本。（先前的tf.distribute.experimental.TPUStrategy）。

TF Profiler 引进了两个新东西：一个用于正在一段工夫内可视化模子内存利用状况的内存阐发器，和一个许可用户正在模子中跟踪 python 函数挪用的 python 跟踪器。可用性圆里的改良包罗更好的诊断动静战设置装备摆设文件选项，以自界说主机战装备跟踪的具体水平。

引进了对 Keras 预处置层 API（tf.keras.layers.experimental.preprocessing.*）的尝试撑持，以处置数据预处置操纵，并撑持复开张量输出。

如今，TFLite 可以正在转换战推理时期准确撑持静态外形。新版本借为 XNNPACK（下度劣化的 CPU 内核散）正在 Android 战 iOS 上增长了挑选参加撑持，并为正在 GPU 上施行量化模子供给了挑选参加撑持。

今后版本起头，GCS 中供给了 Libtensorflow 硬件包。那些硬件包的 nightly 版本也曾经起头公布。

更新申明：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.3.0-rc0

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