機器學習庫 TensorFlow 1.9.0 已發布，更新內容如下：
主要特點和改進
1、tf.keras 文件升級: 新的基於 Keras 的入門以及程式設計師指導頁
2、tf.keras 升級到 Keras 2.1.6 API
3、添加 tf.keras.layers.CuDNNGRU 和 tf.keras.layers.CuDNNLSTM 層
4、對梯度提升樹估算器 (gradient boosted trees estimators) 添加核心功能欄和損失 (feature columns andlosses) 的支持
5、TFLite 優化轉換器的 Python 界面有所擴展，命令行界面 (AKA:toco, tflite_convert) 再次包含在了標準 pip 安裝中
6、優化了數據載入和文本處理：
7、實驗性地增加了對新的預製估算器的支持：
tf.contrib.estimator.BaselineEstimator
tf.contrib.estimator.RNNClassifier
tf.contrib.estimator.RNNEstimator
8、distributions.Bijector API 支持使用新的 API 變化為 Bijectors 進行廣播
重大改變
1、如果你正在打開空變量範圍，用 variable_scope (tf.get_variable_scope(), ...) 替換 variable_scope ('', ...)
2、用於構建自定義操作的標題已從 site-packages/external 移至 site-packages/tensorflow/include/external
Bug 修復及其他一些變更
1、tfe.Network 已棄用。請從 tf.keras.Model 指定繼承
2、分層變量名稱在以下條件中已更改：
3、tf.data :
Dataset.from_generator() 現能接受一個 args 列表，以便創建嵌套生成器
當 shuffle = False 或一個 SEED 通過的情況下，Dataset.list_files() 現在將會產生確定性結果
tf.contrib.data.sample_from_datasets() 和 tf.contrib.data.choose_from_datasets() 將更容易採樣或更容易確定地從多個數據集中選擇元素
tf.contrib.data.make_csv_dataset() 現支持引用字符串中的換行符，並刪除了兩個不經常使用的參數
(C++) DatasetBase::DebugString() 現已設為常量
(C++) DatasetBase::MakeIterator() 已重新更名為 DatasetBase::MakeIteratorInternal()
(C++) IteratorBase::添加了Initialize()method 以支持在迭代器構建期間提出錯誤
4、Eager Execution :
5、tf.keras :
將 Keras code 從_impl 文件夾中移出並移除API文件
tf.keras.Model.save_weights 現在默認以 TensorFlow 格式保存
啟用數據集迭代器以傳遞至 tf.keras.Model 訓練/評價方法
6、TensorFlow Debugger (tfdbg)
7、tf.contrib :
來自：谷歌開發者