TensorFlow 1.0正式版在谷歌首届年度TensorFlow开发者大会上发布。TensorFlow作为谷歌内部的机器学习系统，完全开源，简单易用，非常灵活。它已被应用于许多领域，如糖尿病预防、皮肤癌检测等。，协助许多行业的人进行深入的学习和研究，创造了许多造福人类的科研发明。
与现有版本相比，TensorFlow 1.0有哪些重点升级？
更快:Inception v3在8个CPU上可以实现7.3倍的速度提升，在64个CPU上可以实现58倍的速度提升。谷歌还将在几款热门新机型上展示如何充分利用TensorFlow 1.0，让大家见证TensorFlow 1.0难以形容的“快”。
更灵活:1.0正式版中会出现更高级的模块应用接口，如tf.layers、tf.metrics、tf.losses等，其兼容性也会大大提高，如与keras完全兼容的tf.keras模块。
稳定性更强:在TensorFlow 1.0正式版中，Python应用接口更加稳定，新增功能时不会轻易更改原有代码。另外，为了最大化API的稳定性，Python API被修改得更像NumPy，可以进一步支持Java。
TensorFlow还在以惊人的速度升级发展。谷歌曾经提到，应该有一个真正的工具来推动赢咖4学习，让研究人员将无限的创造力投入到现实中。现在TensorFlow庞大的社区也印证了Google当初的愿景，这也让人期待TensorFlow未来能在不同领域带来更多的科技改革和创新！
与现有版本相比，TensorFlow 1.0有哪些重点升级？
更快:Inception v3在8个CPU上可以实现7.3倍的速度提升，在64个CPU上可以实现58倍的速度提升。谷歌还将在几款热门新机型上展示如何充分利用TensorFlow 1.0，让大家见证TensorFlow 1.0难以形容的“快”。
更灵活:1.0正式版中会出现更高级的模块应用接口，如tf.layers、tf.metrics、tf.losses等，其兼容性也会大大提高，如与keras完全兼容的tf.keras模块。
稳定性更强:在TensorFlow 1.0正式版中，Python应用接口更加稳定，新增功能时不会轻易更改原有代码。另外，为了最大化API的稳定性，Python API被修改得更像NumPy，可以进一步支持Java。
TensorFlow还在以惊人的速度升级发展。谷歌曾经提到，应该有一个真正的工具来推动赢咖4学习，让研究人员将无限的创造力投入到现实中。现在TensorFlow庞大的社区也印证了Google当初的愿景，这也让人期待TensorFlow未来能在不同领域带来更多的科技改革和创新！
