TensorFlow 2.3.0-rc0 发布

TensorFlow 2.3.0 的首个候选版本发布了，主要特性和改进包括：tf.data 添加了两种新机制来解决输入管道瓶颈并节省资源snapshottf.data service.详情可查看使用 TF Profiler 分析输入管道性能的详细指南。tf.distribute.TPUStrategy 现在是一个稳定的 API，不再被视为 TensorFlow 的实验版本。（先前的tf.distribute.experimental.TPUStrategy）。TF Profiler 引入了两个新工具：一个用于在一段时间内可视化模型内存使用情况的内存分析器，以及一个允许用户在模型中跟踪 python 函数调用的 python 跟踪器。可用性方面的改进包括更好的诊断消息和配置文件选项，以自定义主机和设备跟踪的详细程度。引入了对 Keras 预处理层 API（tf.keras.layers.experimental