谷歌发布TensorFlow Hub，可重复使用机器学习模型的新库！

谷歌在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了众多改善TensorFlow开发者体验的改进。为Python开发人员发布了一个改进的编程模型，一种运行Estimator模型的新方法，以及一个用于机器学习模型的新库。

为了使TensorFlow更易于使用，Google发布了Eager execution，它是一种Python开发人员的直观编程模型，旨在消除计算图形构建与执行之间的区别。

TensorFlow的产品经理表示，“你可以通过Eager execution进行开发，然后使用相同的代码使用Estimator高级API生成大规模培训的等效图形。作为执行的一部分，Google还发布了一种在多个GPU上运行Estimator模型的新方法。分配策略API使开发人员能够跨设备和机器分发培训，并以最少的代码更改缩放模型。

新发布的TensorFlow Hub是专为发布，发现和使用机器学习模型的可重用部分而设计的库。TensorFlow的产品经理指出，“模块包含已经在大型数据集上预先训练过的权重，并且可能会被重新训练并用于你自己的应用中。通过重用模块，开发人员可以使用较小的数据集来训练模型，提高泛化能力，或者只是加快培训速度。”

作为Hub的一部分，谷歌推出一款全新的交互式图形调试插件，以帮助简化调试并为用户提供实时检查模型的方法。调试器仍然处于alpha版本，并且具有在特定节点暂停和恢复执行，可视化张量值以及将张量与Python代码中的特定行相关联的功能。

谷歌还透露了即将推出的TensorFlow Extended和TensorFlow Moden Analysis。这些解决方案旨在超越模型培训和端到端工作来构建真实的机器学习系统。

当然，还有如TensorFlow.js，TensorFlow for Swift本月即将到来，以及TensorFlow Lite的更新。