Google 旗下開源機器學習框架 TensorFlow，正式推出 2.0 版本，並強化了深度學習的核心套件 Keras 的整合，加快用戶使用的便利性。
今年 3 月，Google 在 TensorFlow 開發者大會上便宣布了 TensorFlow 2.0 alpha 版的預覽，如今總算正式推出，可以讓所有人免費下載使用，開始寫出自己的機器學習模型。
TensorFlow 2.0 不僅移除了一些不建議使用的 API，來簡化使用，更將關鍵的深度學習套件 Keras，升級為進階 API；要做深度學習研究的用戶，將會大量使用 tf.keras 來取代原本的 keras 指令，藉此獲得撰寫程式時更多的彈性，並且還能獲得 TPU（深度學習模型訓練加速元件）的硬體支持，提升訓練速度。
在 Google 的強力支持下，日益強大的 TensorFlow 如今已經將 Keras 內化，並整合更多相關資源，像是 tf.data，讓模型訓練更有效率。甚至在使用 Nvidia 的 Volta 和 Turing 架構 GPU 時，搭配 eager execution 設為預設優先處理平台下，訓練速度可以提升 3 倍之多。
自 2015 年推出以來，TensorFlow 的下載次數超過 4,000 萬，並且有來自全世界超過 1,800 位的貢獻者不斷在改良，如果想要投入深度學習相關研究，TensorFlow 堪稱是目前最容易上手的工具之一。它最大的競爭對手是 PyTorch，由 Facebook 和 Miscrosoft 主導的機器學習框架。
與此同時，Keras 也將在 2.3.0 版後停止多後端版本的更新，並建議使用者改用 tf.keras。在此之前，Keras 曾經是與 TensorFlow 和 PyTorch 拿來互相比較的框架，如今看來 Keras 已經被 TensorFlow 吸收，並成長為更強大的機器學習框架。
（首圖來源：TensorFlow）