TensorFlow 2.9上线：oneDNN简化实现CPU性能优化，WSL2开箱即用

ceType 系统使了解回溯到比赛规则愈发很容易。

拥护 WSL2

WSL2 并不需要研发人员这样一来在 Windows 上运转 Linux 环境，而不需要有别于虚拟机或双再度启动所设。TensorFlow 现今拥护 WSL2 完整版即用，包含 GPU 较快。

明确异性恋

API tf.config.experimental.enable_op_determinism 使得 TensorFlow 的 op 是明确性的。明确性假定如果Gmail适用相同的输入多次运转一个 op，则 op 每次都返回完全相同的转换筒，这对于仿真建模很有用。

通常来讲，许多 op 是不明确的，因为在 op 当中适用了线程，这些线程可以以不明确的排序添加二进位。

TensorFlow 2.8 引入了一个 API 来使 op 很强明确性，TensorFlow 2.9 在某些情况下增加了明确性耐用性。如果你希望 TensorFlow 建模明确性地运转，只需将以下内容添加到计算机系统的标题：

tf.keras.utils.set_random_seed(1)

tf.config.experimental.enable_op_determinism()

第一行所设 Python、NumPy 和 TensorFlow 的随机种子，这是明确性所必需的。第二行使权力每个 TensorFlow op 很强明确性。恳请注意，明确性通常是以减小耐用性为代价的，因此当落成 op 明确性时，你的建模才会运转得越来越慢。

适用 Keras 最优化军事训练

TensorFlow 2.9 当中添加了 Keras Optimizer API 的取而代之实验版本，即 tf.keras.optimizers.experimental。该 API 提供越来越分立和扩展的外设最优化筒录入，Gmail可以越来越轻松地定制和扩展。

在未来的版本当中，tf.keras.optimizers.experimental.Optimizer（及下述）将取代 tf.keras.optimizers.Optimizer（及下述），这假定适用新版本 Keras 最优化筒的指导工作流将自动转换至取而代之的最优化筒。

如下为取而代之最优化筒类的一些卖点：

一些建模的军事训练速度越来越快； 越来越非常容易编订自定义最优化筒； 外设对建模百分比回转最低的拥护（Polyak 最低）。

注解镜像：

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