TensorFlow ver2.2.0

主な変更点

Python2サポートの廃止(DockerイメージもPython3のみ)
stringテンソルの型がstd::stringからtensorflow::tstringに置き換え
TF2 CPU/GPU/TPU向けの新しいプロファイラ
C++関数をPythonへエクスポート(pybind11を使用)
tf.keras
- Model.fit
  - Model.train_stepのオーバーライドにより、カスタムの訓練ロジックが使える
- SavedModelフォーマットのKerasビルトインレイヤーサポート(metrics/preprocessing layers/stateful RNN layersを含む)
tf.lite
- デフォルトでTFLite experimental new converterが使用できる
関数モデル/サブクラスモデルのKeras complile/fitの動作が統合
- 関数モデル：metricsやmetrics_namesのようなモデルの属性は、実際のデータによる訓練/評価の後にのみ、使用可能となる
- metricsはモデルの損失関数、出力の損失関数を含むようになった
- loss_functionsプロパティは削除