Viele von euch haben sicherlich schon mal etwas über TensorFlow gelesen, zumindest der Name taucht immer mal wieder auf. Bei TensorFlow handelt es sich um ein Framework für das maschinelle Lernen, welches von Google entwickelt wurde. Das Team dahinter arbeitet weiter unermüdlich daran, die Bibliothek zu verbessern und stellt nun die Vorschau auf Version 2.0 vor.

Die zweite Version wird mehr Plattformen unterstützen, soll vor allem wesentlich einfacher zu nutzen sein und integriert die Eager Execution-Umgebung.

Eager execution is a flexible machine learning platform for research and experimentation, providing: An intuitive interface—Structure your code naturally and use Python data structures. Quickly iterate on small models and small data.

Easier debugging—Call ops directly to inspect running models and test changes. Use standard Python debugging tools for immediate error reporting.

Natural control flow—Use Python control flow instead of graph control flow, simplifying the specification of dynamic models.

Es wird außerdem auch ein Tool zum konvertieren von Code für Version 1.0 nach Version 2.0 geben, mit dem die APIs automatisch angepasst werden. Das TensorFlow-Team plant interessierte Entwickler in sogenannten Public Design Reviews in die Entwicklung der zweiten Version einzubinden. Sollte jemand von euch Interesse daran haben, dann schaut euch die Request for Comments-Seite auf GitHub an und folgt der TensorFlow-Entwickler-Gruppe.