TensorFlow 2.7正式版上架，支持Jax模型到TensorFlow Lite转换

入）：替换成 tf.raw_ops.SparseSegmentSumGrad。

将 tensorflow::int64 早先为 int_64_t（前者是后者的别名）。

构建磁盘的迁往：

对 S3 和 HDFS 磁盘的拥护现在迁往到一个基于构建磁盘的分析方法，今日可以在 里运用于。用户需要安装 tensorflow-io python 包，以拥护 S3 和 HDFS。

TensorFlow 2.7 主要功能和优化

对 TensorFlow 调试经验的优化：以前，TensorFlow 出错示例跟踪限于许多之外帧，只用这些帧有可能具可玩性，而且对SDK而言不可系统设计。从 TF 2.7 开始，TensorFlow 在它引来的大多数出错里过滤之外帧，以保持示例跟踪概要、可中学毕业，并个人兴趣于SDK可系统设计的细节。

通过在每个持续性里附加传递给该层的参数值的完整年表，提高由 Keras Layer.__call__()引来的出错消息复杂性。

tf.data：tf.data 增值今日拥护自动移去（auto-sharding）。用户通过 tf.data.experimental.service.ShardingPolicy 枚举指定移去意图；tf.data.experimental.service.register_dataset 今日接受可选择的 compression 参数。

Keras：tf.keras.layers.Conv 今日包括一个公共的 convolution_op 分析方法。此分析方法可用于细化 Conv 子类的实现，有两种手段运用于这个新分析方法，第一种分析方法如下：

class StandardizedConv2D(tf.keras.layers.Conv2D):

def call(self, inputs):

mean, var = tf.nn.moments(self.kernel, axes=[0, 1, 2], keepdims=True)

return self.convolution_op(inputs, (self.kernel - mean) / tf.sqrt(var + 1e-10))

你也可以转用如下分析方法：

class StandardizedConv2D(tf.keras.Layer):

def convolution_op(self, inputs, kernel):

mean, var = tf.nn.moments(kernel, axes=[0, 1, 2], keepdims=True)

# Author code uses std + 1e-5

return super().convolution_op(inputs, (kernel - mean) / tf.sqrt(var + 1e-10))

向 tf.keras.metrics.Metric 附加了 merge_state() 分析方法以用于分布式计算； 向 tf.keras.layers.TextVectorization 附加了 sparse 和 ragged 的配置文件，以允许来自层的 SparseTensor 和 RaggedTensor 输出。

tf.lite：附加 experimental API Experiment_from_jax 以拥护从 Jax 模型到 TensorFlow Lite 的变换；拥护 uint32 数据库类型；附加实验量化调试器 tf.lite.QuantizationDebugger。

更是多详情可查看：

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