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在rc0，rc1，rc2排队出场之后，TensorFlow 1.11.0的正式版上线了。

相比从前，新版本对Keras的支持力度更强了。

比如，tf.keras可以用分布式策略一键实现多GPU操作了。

当然，变化远不止这一处。所以，来仔细感受一下，更新都发生在哪里：

主要功能有何变化?

英伟达GPU

○ 预建的二进制文件，是基于cuDNN 7.2和TensorRT 4构建的。

○ 各位可以查看更新了的安装指南，在乌班图上装TensorFlow：

https://www.tensorflow.org/install/install_linux#tensorflow_gpu_support

谷歌云TPU

○ 实验性支持谷歌云TPU上Keras的tf.data集成。

○ 实验性支持谷歌云TPU的Eager Execution模式。

分布式策略

○ 为tf.keras添加了multi-GPU的分布式策略支持。用户现在可以用fit，evaluate和predict来做多个GPU的分布式。

○ 在Estimator里添加了multi-worker的分布式策略，还有独立客户端支持。

详情可以查看：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/distribute

· 加入了C、C++和Python这三种语言的查询内核 (Querying Kernels) 函数。

Breaking Changes

○ tf.keras里，RandomUniform，RandomNormal及TruncatedNormal这些初始化器的默认值变了，以与其他API保持一致。

○ 在序贯模型 (Sequential Model) 里，Model.get_config() 会返回一个config dictionary (与其他模型示例一致) ，不会返回一个config列表了。

代码在这里

快去GitHub下载一波代码，顺便也观赏一下TensorFlow是怎么进化到今天的。

当然，也可以给即将到来的TensorFlow 2.0，送去一点真诚或礼貌的期待。

1.11.0下载代码请至：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.11.0

历史版本对比请至：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

期待2.0请至：

https://groups.google.com/a/tensorflow.org/d/msg/announce/qXfsxr2sF-0/jHQ77dr3DAAJ