TensorFlow 1.0 新增功能及改善
TensorFlow Debugger（tfdbg）：命令行界面和API。
添加了新的python 3 docker圖像。
使pip包兼容pypi。TensorFlow 現在可以通過 [pip install tensorflow] 命令安裝。
更改了幾個python API的調用方式，使其更類似 NumPy。
新的（實驗版）Java API。
Android：全新人物檢測+跟蹤演示實現——“Scalable Object Detection using DNN”（帶有額外的YOLO對象檢測器支持）。
Android：全新基於攝像頭的圖像風格轉換演示，使用了神經網絡藝術風格轉換技術。
重大 API 變動
爲了幫助您升級現有的TensorFlow Python代碼以匹配以下API更改，我們準備了一個轉換腳本，詳見：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/compatibility
TensorFlow / models 已經被移動到一個單獨的github庫。
除法和模運算符（/，//，％）現在匹配Python（flooring）語義。這也適用於 [tf.div] 和 [tf.mod]。要獲取基於強制整數截斷的行爲，可以使用 [tf.truncatediv] 和 [tf.truncatemod]。
現在推薦使用 [tf.divide()] 作爲除法函數。[tf.div()] 將保留，但它的語義不會迴應 Python 3 或 [from future] 機制。
tf.reverse() 現在取軸的索引要反轉。例如 [tf.reverse（a，[True，False，True]）] 現在必須寫爲 [tf.reverse（a，[0，2]）]。 [tf.reverse_v2（）] 將保持到 TensorFlow 1.0 最終版。
[tf.mul，tf.sub ] 和 [tf.neg] 不再使用，改爲 [tf.multiply]，[tf.subtract] 和 [tf.negative]。
[tf.pack] 和 [tf.unpack] 棄用，改爲 [tf.stack] 和 [tf.unstack]。
[TensorArray.pack] 和 [TensorArray.unpack] 在棄用過程中，將來計劃啓用 [TensorArray.stack] 和 [TensorArray.unstack]。
以下Python函數的參數在引用特定域時，全部改爲使用 [axis]。目前仍將保持舊的關鍵字參數的兼容性，但計劃在 1.0 最終版完成前刪除。
tf.listdiff 已重命名爲 tf.setdiff1d 以匹配 NumPy 命名。
tf.inv 已被重命名 爲tf.reciprocal（組件的倒數），以避免與 np.inv 的混淆，後者是矩陣求逆。
tf.round 現在使用 banker 的舍入（round to even）語義來匹配 NumPy。
tf.split 現在以相反的順序並使用不同的關鍵字接受參數。我們現在將 NumPy order 匹配爲tf.split（value，num_or_size_splits，axis）。
tf.sparse_split 現在採用相反順序的參數，並使用不同的關鍵字。我們現在將 NumPy order 匹配爲tf.sparse_split（sp_input，num_split，axis）。注意：我們暫時要求 tf.sparse_split 需要關鍵字參數。
tf.concat 現在以相反的順序並使用不同的關鍵字接受參數。特別地，我們現在將NumPy order匹配爲tf.concat（values，axis，name）。
默認情況下，tf.image.decode_jpeg 使用更快的DCT方法，犧牲一點保真度來提高速度。通過指定屬性 dct_method ='INTEGER_ACCURATE'，可以恢復到舊版行爲。
tf.complex_abs 已從 Python 界面中刪除。 tf.abs 支持複雜張量，現在應該使用 tf.abs。
Template.var_scope 屬性重命名爲 .variable_scope
SyncReplicasOptimizer 已刪除，SyncReplicasOptimizerV2 重命名爲 SyncReplicasOptimizer。
tf.zeros_initializer（）和tf.ones_initializer（）現在返回一個必須用initializer參數調用的可調用值，在代碼中用tf.zeros_initializer（）替換 tf.zeros_initializer。
SparseTensor.shape 已重命名爲 SparseTensor.dense_shape。與 SparseTensorValue.shape 相同。
分別替換tf.scalar_summary，tf.histogram_summary，tf.audio_summary，tf.image_summary 與tf.summary.scalar，tf.summary.histogram，tf.summary.audio，tf.summary.image。新的摘要ops以名字而不是標籤作爲它們的第一個參數，意味着摘要ops現在尊重TensorFlow名稱範圍。
使用 tf.summary.FileWriter 和 tf.summary.FileWriterCache 替換 tf.train.SummaryWriter 和tf.train.SummaryWriterCache。
從公共 API中 刪除 RegisterShape。使用C++形狀函數註冊。
Python API 中的 _ref dtypes 已經棄用。
在C++ API（in tensorflow/cc）中，Input，Output等已經從 tensorflow::ops 命名空間移動到 tensorflow。
將 {softmax，sparse_softmax，sigmoid} _cross_entropy_with_logits的arg order 更改爲（labels，predictions），並強制使用已命名的args。
Bug 修改及其他變動
新的運算 op：parallel_stack。
爲 RecordReader/RecordWriter 增加了 tf io 壓縮選項常量。
添加了 sparse_column_with_vocabulary_file，指定將字符串特徵轉換爲ID的特徵欄（feature column）。
添加了 index_to_string_table，返回一個將索引映射到字符串的查找表。
添加 string_to_index_table，返回一個將字符串與索引匹配的查找表。
添加 ParallelForWithWorkerId 函數。
添加 string_to_index_table，返回一個將字符串與索引匹配的查找表。
支持從 contrib / session_bundle 中的v2中的檢查點文件恢復會話。
添加了 tf.contrib.image.rotate 函數，進行任意大小角度旋轉。
添加了 tf.contrib.framework.filter_variables 函數，過濾基於正則表達式的變量列表。
make_template（）可以添加 custom_getter_ param。
添加了關於如何處理 recursive_create_dir 現有目錄的註釋。
添加了QR因式分解的操作。
Python API 中的分割和 mod 現在使用 flooring（Python）語義。
Android：預構建的libs現在每晚構建。
Android： TensorFlow 推理庫 cmake/gradle build 現在歸在 contrib/android/cmake下面
Android：更強大的會話初始化（Session initialization）代碼。
Android：當調試模式激活時，TF stats現在直接顯示在demo和日誌中
Android：全新/更好的 README.md 文檔
saved_model可用作tf.saved_model。
Empty op 現在是有狀態的。
提高CPU上ASSIGN運算的 scatter_update 的速度。
更改 reduce_join，使其處理 reduction_indices 的方式與其他 reduce_ops 相同。
將 TensorForestEstimator 移動到 contrib/tensor_forest。
默認情況下啓用編譯器優化，並允許在 configure 中進行配置。
使指標權重 broadcasting 更加嚴格。
添加新的類似隊列的 StagingArea 和新運算 ops：stages 和 unstage。
