Die Machine-Learning-Lösung Tensorflow 2.0.0 bringt Keras als die zentrale High-Level-API zum trainieren und bauen von Modellen mit. Die Entwickler warnen aber auch von einigen Inkompatibilitäten.
Die Aufräumarbeiten an den APIs von Tensor Flow 2.0.0 habe zu einem konsistenteren Aufbau geführt, heißt es in der Ankündigung, aber auch zu möglichen Inkompatibilitäten. Es seien redundante APIs entfernt worden, zugunsten von Keras als High-Level-API, heißt es in der Ankündigung.
Auch in der Toolchain gebe es Neuerungen, der Umstieg auf das Devtoolset7 (GCC7) unter Ubuntu 16 etwa könne zu Inkompatibilitäten mit Erweiterungen führen, die mit früheren Versionen von Tensor Flow gebaut worden seien.
Mittels der Distribution-Strategy-API sollen sich die Modelle auch verteilt auf unterschiedliche Geräten trainieren lassen, ohne viel am Code ändern zu müssen. GPUs, Rechner oder auch Googles Tensor Processing Units (TPUs) sind genannt. Letztere aber als experimentell unterstützt.
