在TensorFlow 1.13.0-rc0中，TensorFlow Lite已從contrib轉移到core。這意味着Python模塊現在在tf.lite下，源代碼現在在tensorflow/lite下而不是tensorflow/contrib/lite。
TensorFlow GPU二進制文件現已針對CUDA 10構建。
NCCL已經轉移到TensorFlow 1.13.0-rc0的核心。
行爲和其他變化
在TensorFlow 1.13.0-rc0中，不允許在tf.constant中將python浮動類型轉換爲uint32/64（即其他整數類型的匹配行爲）。
包含有關quantze_and_dequantize_v2中使用的舍入模式的詳細信息的Doc已更新。
GPU cumsum/cumprod的性能提升了300倍。
在大多數TPU嵌入優化器（如AdamW和MomentumW）中增加了對重量衰減的支持。
添加了一個實驗性Java API，用於注入TensorFlow Lite委託。
在TensorFlow Lite Java API中爲字符串添加了新的支持。
tf.spectral已合併到TensorFlow 2.0的tf.signal中。
Bug修復
現在在使用TensorFlow庫之前調用tensorflow :: port :: InitMain（）。未能執行此操作的程序無法移植到所有平臺。
saved_model.loader.load已被棄用，並由saved_model.load替換。
Saved_model.main_op也已被棄用，並被V2中的saved_model.main_op取代。
tf.QUANTIZED_DTYPES已被棄用，並更改爲tf.dtypes.QUANTIZED_DTYPES。
sklearn進口已針對已棄用的軟件包進行了更新。
confusion_matrix op現在導出爲tf.math.confusion_matrix而不是tf.train.confusion_matrix。
在TensorFlow 1.13.0-rc0中將ignore_unknown參數添加到parse_values中，該參數抑制未知超參數類型的ValueError。這樣*添加tf.linalg.matvec便利功能。
tf.data.Dataset.make_one_shot_iterator（）已在V1中棄用，並添加了tf.compat.v1.data.make_one_shot_iterator（）`。
tf.data.Dataset.make_initializable_iterator（）在V1中已棄用，已從V2中刪除，並添加了另一個tf.compat.v1.data.make_initializable_iterator（）。
XRTCompile操作現在可以返回由XLA編譯產生的ProgramShape作爲第二個返回參數。
XLA HLO圖在TensorFlow 1.13.0-rc0中呈現爲SVG/HTML。