为了帮助您升级现有的TensorFlow Python代码以匹配以下API更改，我们准备了一个转换脚本，详见：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/compatibility

TensorFlow / models已经被移动到一个单独的github库。

除法和模运算符（/，//，％）现在匹配Python（flooring）语义。这也适用于 [tf.div] 和 [tf.mod]。要获取基于强制整数截断的行为，可以使用 [tf.truncatediv] 和 [tf.truncatemod]。

现在推荐使用 [tf.divide()] 作为除法函数。[tf.div()] 将保留，但它的语义不会回应 Python 3 或 [from future] 机制。

tf.reverse() 现在取轴的索引要反转。例如 [tf.reverse（a，[True，False，True]）] 现在必须写为 [tf.reverse（a，j2直播，[0，2]）]。 [tf.reverse_v2（）] 将保持到 TensorFlow 1.0 最终版。

[tf.mul，tf.sub ] 和 [tf.neg] 不再使用，改为 [tf.multiply]，[tf.subtract] 和 [tf.negative]。

[tf.pack] 和 [tf.unpack] 弃用，改为 [tf.stack] 和 [tf.unstack]。

[TensorArray.pack] 和 [TensorArray.unpack] 在弃用过程中，将来计划启用 [TensorArray.stack] 和 [TensorArray.unstack]。

以下Python函数的参数在引用特定域时，全部改为使用 [axis]。目前仍将保持旧的关键字参数的兼容性，但计划在 1.0 最终版完成前删除。

tf.listdiff已重命名为tf.setdiff1d以匹配NumPy命名。

tf.inv已被重命名为tf.reciprocal（组件的倒数），以避免与np.inv的混淆，后者是矩阵求逆。

tf.round现在使用banker的舍入（round to even）语义来匹配NumPy。

tf.split现在以相反的顺序并使用不同的关键字接受参数。我们现在将NumPy order 匹配为tf.split（value，num_or_size_splits，axis）。

tf.sparse_split现在采用相反顺序的参数，并使用不同的关键字。我们现在将NumPy order 匹配为tf.sparse_split（sp_input，num_split，axis）。注意：我们暂时要求 tf.sparse_split 需要关键字参数。

tf.concat现在以相反的顺序并使用不同的关键字接受参数。特别地，我们现在将NumPy order匹配为tf.concat（values，axis，name）。

默认情况下，tf.image.decode_jpeg使用更快的DCT方法，牺牲一点保真度来提高速度。通过指定属性dct_method ='INTEGER_ACCURATE'，可以恢复到旧版行为。

tf.complex_abs已从Python界面中删除。 tf.abs支持复杂张量，现在应该使用 tf.abs。

Template.var_scope属性重命名为.variable_scope

SyncReplicasOptimizer已删除，SyncReplicasOptimizerV2重命名为SyncReplicasOptimizer。

tf.zeros_initializer（）和tf.ones_initializer（）现在返回一个必须用initializer参数调用的可调用值，在代码中用tf.zeros_initializer（）替换tf.zeros_initializer。

SparseTensor.shape已重命名为SparseTensor.dense_shape。与SparseTensorValue.shape相同。

分别替换tf.scalar_summary，tf.histogram_summary，tf.audio_summary，tf.image_summary与tf.summary.scalar，tf.summary.histogram，tf.summary.audio，tf.summary.image。新的摘要ops以名字而不是标签作为它们的第一个参数，意味着摘要ops现在尊重TensorFlow名称范围。

使用tf.summary.FileWriter和tf.summary.FileWriterCache替换tf.train.SummaryWriter和tf.train.SummaryWriterCache。

从公共API中删除RegisterShape。使用C++形状函数注册。

Python API 中的 _ref dtypes 已经弃用。

在C++ API（in tensorflow/cc）中，Input，Output等已经从tensorflow::ops命名空间移动到tensorflow。

将{softmax，sparse_softmax，sigmoid} _cross_entropy_with_logits的arg order更改为（labels，predictions），并强制使用已命名的args。

　　Bug 修改及其他变动

新的运算 op：parallel_stack。

为RecordReader/RecordWriter 增加了 tf io 压缩选项常量。

添加了 sparse_column_with_vocabulary_file，指定将字符串特征转换为ID的特征栏（feature column）。

添加了index_to_string_table，返回一个将索引映射到字符串的查找表。

添加string_to_index_table，返回一个将字符串与索引匹配的查找表。

添加ParallelForWithWorkerId函数。

添加string_to_index_table，返回一个将字符串与索引匹配的查找表。

支持从contrib / session_bundle中的v2中的检查点文件恢复会话。

添加了tf.contrib.image.rotate函数，进行任意大小角度旋转。

添加了tf.contrib.framework.filter_variables函数，过滤基于正则表达式的变量列表。

make_template（）可以添加 custom_getter_ param。

添加了关于如何处理recursive_create_dir现有目录的注释。

添加了QR因式分解的操作。

Python API中的分割和mod现在使用flooring（Python）语义。

Android：预构建的libs现在每晚构建。

Android： TensorFlow 推理库 cmake/gradle build 现在归在 contrib/android/cmake下面

Android：更强大的会话初始化（Session initialization）代码。

Android：当调试模式激活时，TF stats现在直接显示在demo和日志中

Android：全新/更好的 README.md 文档

saved_model可用作tf.saved_model。

Empty op 现在是有状态的。

提高CPU上ASSIGN运算的scatter_update的速度。

更改reduce_join，使其处理reduction_indices的方式与其他reduce_ops相同。

将TensorForestEstimator移动到contrib/tensor_forest。

默认情况下启用编译器优化，并允许在configure中进行配置。

使指标权重 broadcasting 更加严格。

添加新的类似队列的StagingArea和新运算 ops：stages 和 unstage。

　　原文地址：

　　https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.0.0-rc0

　　审校：刘小芹

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