- Windows上でのPython3.6のサポート
- spatio temporal deconvolutionのための
tf.layers.conv3d_transposeレイヤの追加- コメント：3次元MRI画像のようなデータをさばくためのレイヤだと理解
- 前のTFには2次元の畳込みしかなかった記憶がある
tf.Session.make_callable()の追加- オーバーヘッドが削減されるとのこと
- contrib向けにibverbsベースのリモートダイレクトメモリアクセス（RDMA）を追加
- RDMAやInfiniBandが関わるのでTFの分散システム的側面のための機能だと理解
- https://www.slideshare.net/nminoru_jp/2013-1208pseudo-infiniband
RNNCellがtf.layers.Layerのサブクラスになった- コメント：確かTF1.0は
tf.contrib.rnnのサブクラスだった
- コメント：確かTF1.0は
TensorForest Estimatorを(TensorFlow) ServingへのSavedModelのエクスポートをサポート- tensor_forestはランダムフォレストを指す
- SavedModelはモデルのシリアライズ用フォーマット
- ClusterSpecのサポート
- distributed TensorFlowのための機能
- TensorFlow C libraryがWindowsでも使えるようになった
- TensorBoardの新しいオープンソースバージョンをリリース
- 別レポジトリで管理するようにしたことを指しているのか
SavedModel CLIツールでSavedModelのMetaGraphを調査および実行することが可能になった- Android用のTensorFlowライブラリがjcenterから入手することができるようになった
- Kerasとの整合性のためにRNNCellsの変数名が変更された
- "weights”と"biases”が"kerne”と”bias”に変更
- TF1.0のリリース前にtf.nnにあってtf.contrib.rnnに移動されたRNNの関数をcoreの名前空間へ戻した
- Intel MKL Integration
- Intelは畳込みやプーリング、活性化関数等の深層学習のプリミティブな部分をハードウェアレベルでの最適化を行ってきたとのこと
- https://software.intel.com/en-us/articles/tensorflow-optimizations-on-modern-intel-architecture
- TF1.2がcuDNN5.1をサポートする最後かも
- TF1.3からはcuDNN 6.0を使っていく
- cuDNN5.1のコンパチも頑張るけど、ベストエフォート