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近期的TF Dev Summit 2020向我們展示了TF2與其及其龐大的學術、工業生態圈。目前TF2的核心庫接口已逐漸穩定，幾乎不會變動，并兼顧了友好性、效率及1.x代碼遷移等問題。另外，與之關聯的幾十套學術、工業生態系統也在逐漸成熟。

每年的TensorFlow開發者峰會（TF Dev Summit）是開發者了解TensorFlow新特性最好的途徑之一，近期舉行的TF Dev Summit 2020向我們展示了TensorFlow 2及其生態圈最新的發展情況。

從社區的活躍度、下載量等數據來看，目前TensorFlow仍處于飛速發展的狀態，且具有非常龐大的用戶群體：

自TF Dev Summit 2019之后，TF2及其生態圈發展的時間線如下所示：

在對之前的TF 2.0的反饋意見中，用戶認為用TF2.0具有非常友好的用戶接口，但在性能方面依然有提升空間。另外，很多用戶希望能夠更方便地將TF 1.x代碼遷移到TF 2.x中。因此，目前的TF 2.2具有下面的特性： * 強調性能 * 與TensorFlow生態圈兼容 * 核心庫接口穩定化，基本不做變更

TensorFlow龐大的學術、工業生態圈是目前用戶熱愛TensorFlow的重要原因之一：

許多重要的學術成果都是基于TensorFlow實現的：

為了能夠讓使用者更好地分享實驗結果，TF官方提供了網站平臺： * //tensorboard.dev/

用戶可以通過URL的方式將TensorBoard中的實驗結果分享給他人，TF官方希望用戶可以在論文中以引用tensorboard.dev的URL的方式來展現實驗結果：

目前TF 2.x使得開發者可以實現復用性極高的代碼，例如TF 2.x核心中的Eager Execution可以直接支持通用的numpy，另外tf.data允許我們定制可復用的數據處理流程。TF官方也為我們提供了TensorFlow Datasets，它包含了一系列直接可用的數據集：

TF生態圈中許多的附加組件與擴展支撐了大量的科研工作，深受用戶的喜愛：

TF生態圈是AI工業界的重要支柱之一，它支撐了面向數十億用戶的AI應用：

通過Keras、TF Hub、TFX、Cloud TPUs等組件的支撐，使得我們可以在各種量級的工業產品中輕松地使用TF來落地各種想法：

TensorFlow Lite使得我們可以在真實復雜場景中（如網絡高延遲等）使用TensorFlow為產品服務：

最新版本的TensorFlow Lite相對于Google I/O 2019時又有了更進一步的性能提升：

開發者可以在Android Studio中通過簡單的拖拽生成用于對應模型的Java類：

TensorFlow.js生態圈也在飛速地發展：

MLIR是TF和其它深度學習框架的編譯基礎設施，它是工業界AI的通用解決方案之一，支持大部分的加速硬件：

新的TensorFlow 運行時（TFRT）為開發者提供了底層的基礎設施。開發者并不需要直接操作TFRT，作為基礎設置，TFRT使得我們可以在各種硬件上開發出高性能的TF應用。

TF生態圈使得我們可以更好地構建響應式AI：

社區也是TensorFlow生態圈的重要組成：

目前Kaggle比賽也開始支持TF 2.x，并為用戶提供免費的TPU和GPU：

新的DevPost挑戰：使用TF 2.x構建響應式AI系統：

TF社區也致力于教育，包括各種課程、證書等：

參考鏈接：