在今天举行的2019年TensorFlow开发者峰会上，谷歌宣布了其针对研究和生产的开源机器学习库的一些更新。TensorFlow 2.0 alpha提供即将发生的变化的预览，旨在让初学者更容易使用ML。
去年11月，TensorFlow庆祝了它的第三个生日，共有4100万次下载，来自世界各地的1,800个捐款。谷歌过去几个月一直在详细介绍下一次迭代，重点是提高开发人员的工作效率，简化性和易用性。
谷歌让TensorFlow 2.0更容易使用的一种方式，特别是对于刚接触机器学习的开发人员，??是将Keras指定为构建和培训深度学习模型的高级API。其他已弃用和冗余的API已被删除或替换为等效API。与此同时，2.0的另一个重点是改进了“开箱即用”的性能并为研究人员增强了TensorFlow。
而 TensorFlow 2.0 alpha 是提供了一个早期预览版的API的变化，与谷歌提供的转换和迁移工具，以及一个文档，以帮助从1.x的代码到2.0的过渡。 同样，Tensorflow.org也采用了新的内容和资源进行了修订。
与此同时，手机和其他嵌入式系统上的TensorFlow Lite for ML现在运行在20亿台移动设备上。真实的例子包括第一方产品，如搜索，助手，照片和Pixel Visual Core。在接下来的一年里，Google正在改进设备培训和MCU支持。
TensorFlow for Javascript已经有300,000次下载和100个贡献者。今天TensorFlow.js的1.0版本包括性能改进，例如浏览器中MobileNet v1推理的9倍提升。还有针对Web开发人员的新现成模型和更广泛的平台支持。
最后，Swift for TensorFlow软件包刚刚达到0.2版，可用性提高了。
为了进一步开发开发人员，Google正在与多个在线学习课程合作。Fast.ai正在使用Swift为TensorFlow创建一个ML课程，而来自Udacity和Coursea的其他人则特别针对初学者：
第一个是deeplearning.ai的课程：“人工智能，ML和DL的TensorFlow简介”，
TensorFlow的一部分：从Coursera上的Basics到Mastery系列。
第二个是Udacity的深度学习TensorFlow简介。
这两门课程都是为开发人员设计的，并且不需要先前的机器学习经验。这些课程将于3月6日开放。