3個月前谷歌正式發布了2.0 Alpha版本，一經推出廣受歡迎。超過13萬學生選修相關課程；GitHub獲得了近13萬星、被fork了超過75000次。在Beta版中，谷歌已完成2.0 API的重命名和棄用符號，這意味著當前API已經最終定型。

3個月前，谷歌在加州舉辦TensorFlow開發者峰會（TensorFlow Dev Summit），正式發布了2.0 Alpha版本，明確了以下3點：

Keras作為一個高級API，用于快速簡便的模型設計和訓練

Eager執行作為默認快速、直觀的開發和調試

@tf.function 用于圖形性能和可移植性

2.0 Alpha一經推出廣受歡迎。根據谷歌官方統計，在線課程網站deeplearning.ai和Udacity上，超過13萬學生選修了關于TensorFlow 2.0 Alpha的課程。谷歌托管在GitHub上的Repo也獲得了近13萬星，被fork了超過75000次。

盡管官方沒有透露中國社區的情況，但是發布會現場展示一張全球地圖，根據圖中的用戶分布情況可以推測，目前TF中國應該是僅次于美國和歐洲的第三大地區。

當然這3個月時間里，谷歌也一直沒閑著。昨日，又公布了TensorFlow 2.0 Beta版本。

在Beta版中，谷歌已完成2.0 API的重命名和棄用符號，這意味著當前API已經最終定型。2.0 Beta中的API也可以作為TensorFlow 1.14版本中的v2兼容性模塊使用。

關于所有符號更改的列表：

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FLFJLzg7WNP6JHODX5q8BDgptKafq_slHpnHVbJIteQ/edit#gid=0

此外，Bata版還為Keras功能添加了2.0支持，如模型子類化，簡化了自定義訓練循環的API，為大多數類型的硬件添加了分發策略支持等等。

TensorFlow產品生態系統的核心組件，如TensorBoard、TensorFlow Hub、TensorFlow Lite和TensorFlow.js與Beta一起使用。對TensorFlow Extended（TFX）組件和端到端pipeline的支持仍在進行中。

谷歌已經關閉了針對Alpha版本報告的100多個issue，并保證會繼續迭代剩下的內容。谷歌表示會重視用戶的所有反饋，并鼓勵大家繼續保持提供反饋的激情。

在RC版發布之前，谷歌承諾會完成對云TPU和TPU pod的Keras模型支持，進一步研究性能，并解決更多問題。一份TensorFlow 2.0的開放issue列表位于issue跟蹤器上，用戶可以在發行說明中跟蹤最新TensorFlow 2.0的進度。

至于RC版的發布期限，谷歌希望能夠在今年夏季達成。在RC版發布之前，希望用戶持續關注2.0的最新進度。

如果不想錯過任何有關TensorFlow 2.0的更多信息，大家可以申請加入開發人員郵件列表，使用2.0作為tag來提出issue，并查看文檔。