大家好，昨天在介紹Keras的時候有提到，在TensorFlow 2.0以後加強了與Keras的整合，讓Keras的API在TensorFlow中可以被更加便利的使用，而我在網路上查詢有關TensorFlow的資料時，也看到了TensorFlow 2.0的其他更動，今天我就打算去介紹TensorFlow 2.0的部分改動。

首先是對API的調整，在TensorFlow 2.0將一些API刪除或是重新命名，這部分可以參考TensorFlow 2.0的API文件。

再來是將eager execution作為TensorFlow 2.0的預設執行模式，不同於以往的graph execution需要建立計算圖才能執行，在eager execution模式下，可以馬上執行，並且會立刻回傳數值，使TensorFlow更容易入門，程式的開發也可以更直觀。

今天介紹的最後一個改動是SavedModel，TensorFlow 2.0規範了網路模型的儲存格式，可以將訓練出來的模型標準化成可交換的格式，放到想要執行的平台上，像是藉由TensorFlow Lite可以在行動裝置上使用，且可以支援不同程式語言，也可以將訓練出來的模型放到TensorFlow Hub上，分享給其他人，或是載入在TensorFlow Hub上預先訓練好的模型。