TensorFlow 1.3.0 正式版已发布，新版本拥有不少令人期待的新功能。下面看一下主要的新特性和改进：
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从 cuDNN 5.1 到 cuDNN 6。预计即将发布的 TensorFlow 1.4会使用 cuDNN 7
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tf.contrib.data.Dataset 类获得了一些重要的更新
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高级 API 函数和统计分布。新增的一项内容是多重统计分布。使用一个类表示一个统计分布，并用定义这个分布的参数进行初始化
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已有的函数也有一些改动。tf.gather 函数是用来在张量中选取变量的，现在加入了坐标轴参数，可以更灵活地收集数据
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import tensorflow运行得更快 -
为 Cloud TPU 引入了新的运算和 Python 捆绑
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为了与 tensorflow-安卓对称，增加了 TensorFlow-iOS CocoPod
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引入了 ClusterResolvers 的基础实现
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改变了 LIBXSMM 的引用，使用 1.8.1 版本
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添加 tf.contrib.signal，一个信号处理的基元库
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添加 tf.contrib.resampler，包含了 CPU 和 GPU 运算的图像可微重采样（differentiable resampling）
API 的重大变更：
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在 1.2 最终测试版发布之后，该版本已将 tf.RewriterConfig 从 Python API 中移除。图重写仍旧可用，但不像 tf.RewriterConfig 一样。相反，增加了一个显式的导入方式。
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对 tf.contrib.data.Dataset 的一个重要改变是嵌套结构。列表对象已经修改到了 tf.Tensor，可能需要改变已有代码中列表的用法为元组。此外，字典对象现在也支持作为嵌套结构
已知问题：
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Tensorflow_gpu 使用 Bazel 0.5.3 进行编译会失败
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