TensorFlow最新版本发布！多项功能改进提升开发者效率及模型性能
TensorFlow的最新版本，现如今已经正式发布了，此次更新，带来了好多让人兴奋不已的功能改进，这会显著地提升开发者的工作效率，以及模型性能，不管是从计算优化层面来看，还是从生态工具整合方面来说，这次都是一次值得予以关注的升级 。
针对分布式训练，新版本投入了诸多精力去做优化，它不仅支持异步梯度聚合，还实现了动态图调度，这致使训练等待时间大幅缩短，就实际项目测试观察而言，ResNet - 50模型的训练速度相较于上一代有了显著提升，大概提高了18%，特别是在多GPU环境下，这种提升效果更加突出 。
模型部署环节增添了全新的TFLite量化工具链，借助这个工具链，现在能够自动实现INT8权重量化，而不用依赖校准数据集。上周在移动端开展BERT模型部署操作时TensorFlow最新版本发布！多项功能改进提升开发者效率及模型性能，这个功能起到了显著作用，让模型体积大幅减小了75%，与此同时，推理速度仍保持在90%以上，切实有效地解决了端侧部署面临的痛点。
于生态工具范畴之中，存在特别予以提及的一个新近加入的模型诊断平台，此平台拥有强大功能，其能够把训练进程里的梯度流动情形以可视化样式展现出来。
昨天，在调试文本分类模型之际，借助该模型诊断平台的可视化功能，我迅速地定位到了问题，且精准地定位到了注意力层梯度消失的问题。以往，处理这样的问题，可能需要耗费数天时间，如今呢利用这个新平台，大大提高了问题定位的效率。
围绕这些新功能8. TP最新版本下载来了，带你进入全新功能时代！，是否也对您长期面对的开发难题起到了解决作用呢，欢迎于评论区分享您的使用体验，我们共同探讨怎样更好地借助这些工具来使项目效率得到提升。
