Neben einer Reihe von Bugfixes unterstützt Tensorflow 1.6.0 Fast-Fourier-Transformationen im XLA und verbessert die Dokumentation.
Die vorgebauten Binärdateien von Tensorflow setzen nun auf Cuda 9.0, Cu-DNN 7 und verwenden Instruktionen für die mit Intels Sandy Bridge und AMDs Bulldozer eingeführten Advanced Vector Extensions (AVX). Auf älteren Prozessoren läuft Version 1.6.0 daher unter Umständen nicht mehr richtig.
Die Zahl der neuen Features scheinen laut der Ankündigung überschaubar zu sein. Ein neues API für den Algorithmen-Optimierer berücksichtigt nun auch slotfreie Variablen. Mit Saved Model speichert und verwaltet Tensorflow Machine-Learning-Modelle, die neue Version verbessert die Vorwärtskompatibilität. Auch neu ist der Support von Fast-Fourier-Transformationen für XLA (Accelerated Linear Algebra), einen domänenspezifischen Compiler für lineare Algebra.
Auf Android-Geräten mit kompatiblen Tegra-Chipslässt sich Tensorflow nun mit Cuda-Beschleunigung bauen. Die Entwickler haben zudem die Dokumentation für TPUs aktualisiert und eine zweite “Getting-Started”-Sektion für ML-Einsteiger ergänzt.




