TensorFlow 2.3.0 的首個候選版本發(fā)布了，主要特性和改進包括：

tf.data 添加了兩種新機制來解決輸入管道瓶頸并節(jié)省資源

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tf.data service.

詳情可查看使用 TF Profiler 分析輸入管道性能的詳細指南。

tf.distribute.TPUStrategy 現(xiàn)在是一個穩(wěn)定的 API，不再被視為 TensorFlow 的實驗版本。（先前的tf.distribute.experimental.TPUStrategy）。

TF Profiler 引入了兩個新工具：一個用于在一段時間內(nèi)可視化模型內(nèi)存使用情況的內(nèi)存分析器，以及一個允許用戶在模型中跟蹤 python 函數(shù)調(diào)用的 python 跟蹤器?？捎眯苑矫娴母倪M包括更好的診斷消息和配置文件選項，以自定義主機和設(shè)備跟蹤的詳細程度。

引入了對 Keras 預(yù)處理層 API（tf.keras.layers.experimental.preprocessing.*）的實驗支持，以處理數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，并支持復(fù)合張量輸入。

現(xiàn)在，TFLite 能夠在轉(zhuǎn)換和推理期間正確支持動態(tài)形狀。新版本還為 XNNPACK（高度優(yōu)化的 CPU 內(nèi)核集）在 Android 和 iOS 上增加了選擇加入支持，并為在 GPU 上執(zhí)行量化模型提供了選擇加入支持。

從此版本開始，GCS 中提供了 Libtensorflow 軟件包。這些軟件包的 nightly 版本也已經(jīng)開始發(fā)布。

更新說明：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.3.0-rc0

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