Changelog

Все заметные изменения в этом проекте будут задокументированы в этом файле.

Формат основан на Keep a Changelog и этот проект придерживается Semantic Versioning.

[Unreleased]

Added

Changed

Dependencies Update

Deprecated

Fixed

Removed

Security

Contributors

[2.2.4] — 2020-12-10

TensorLayer 2.2.4 — это релиз для обслуживания.

Added

Changed

Dependencies Update

Deprecated

Fixed

— Исправление batchnorm (#1104). — Исправление recurrent (#1106).

Removed

Security

Участники

— @zsdonghao. — @Laicheng0830 (#1104). — @Thinkre (#1106).

[2.2.3] — 2020-06-18

TensorLayer 2.2.3 — это релиз для обслуживания, содержащий многочисленные исправления ошибок.

Added

Changed

Dependencies Update

Deprecated

Fixed

— Исправления VGG (#1078, 1079, 1089). — Исправление слоя норм (#1080). — Исправление DeCov2d слоя (#1081). — Исправление ModelLayer и LayerList doc (#1083). — Исправление ошибки в SAC (#1085). — Исправление рефакторинга: дедупликация (#1086). — Исправление maxpool, batchnorm, исправлен формат данных, vgg forward (#1089). — Исправлена информация о пакете (#1090).

Removed

Security

Участники

— @zsdonghao. — @tiancheng2000 (#1078 #1079 #1080 #1081). — @ChrisWu1997 (#1083). — @quantumiracle (#1085). — @marload (#1086). — @Gyx-One (#1089). — @Laicheng0830 (#1090).

[2.2.2] — 2020-04-26

TensorLayer 2.2.2 — это релиз для обслуживания.

Added

— Обучение с подкреплением (#1065). — Активация Mish (#1068).

Changed

Dependencies Update

Deprecated

Fixed

— Исправлено README. — Исправлена информация о пакете.

Removed

Security

Участники

— @zsdonghao. — @quantumiracle (1065). — @Laicheng0830 (#1068).

[2.2.1] — 2020-01-14

TensorLayer 2.2.1 — это релиз для обслуживания, который содержит многочисленные исправления ошибок.

Added

Changed

Dependencies Update

Deprecated

Fixed

— Исправлено README (#1044). — Исправлена информация о пакете (#1046). — Исправлено построение теста (с использованием YAPF 0.29) (#1057).

Removed

Security

Участники

— @luomai (#1044, #1046, #1057).

[2.2.0] — 2019-09-13

TensorLayer 2.2.0 — это релиз для обслуживания, который содержит множество улучшений API и исправлений ошибок. Этот выпуск совместим с TensorFlow 2 RC1.

Добавлены

— Поддержка вложенной настройки слоя (#PR 1015). — Поддержка строкового типа данных в InputLayer (#PR 1017). — Поддержка Dynamic RNN в RNN (#PR 1023). — Добавление ResNet50 статической модели (#PR 1030). — Добавление кода тестирования производительности в статическую модель (#PR 1041).

Изменены

— SpatialTransform2dAffine авто in_channels. — поддержка TensorFlow 2.0.0-rc1. Обновление весов модели, теперь возвращает свою копию (#PR 1010)

Исправлено:

• Обновления RNN: убрать предупреждения, исправить при seq_len=0, юниттест (#PR 1033).
• Обновления BN: исправить BatchNorm1d для данных 2D, рефакторинг (#PR 1040).

Зависимости обновлены:

Устарело:

Исправлено:

• Исправить tf.models.Model._construct_graph для списка выходов, например, случай STN (PR #1010).
• Включить лучшее повышение исключения in_channels. (PR #1015).
• Установить allow_pickle=True в np.load() (#PR 1021).
• Удалить декоратор private_method (#PR 1025).
• Копировать оригинальные обучаемые веса и необучаемые веса модели при инициализации ModelLayer (#PR 1026).
• Копирование оригинальных обучаемых весов и необучаемых весов модели при инициализации LayerList (#PR 1029).
• Убрать лишние части в model.all_layers (#PR 1029).
• Заменить tf.image.resize_image_with_crop_or_pad на tf.image.resize_with_crop_or_pad (#PR 1032).
• Исправление ошибки в статической модели ResNet50 (#PR 1041).

Удалено:

Безопасность:

Участники:

• @zsdonghao.
• @luomai.
• @ChrisWu1997: #1010 #1015 #1025 #1030 #1040.
• @warshallrho: #1017 #1021 #1026 #1029 #1032 #1041.
• @ArnoldLIULJ: #1023.
• @JingqingZ: #1023.

[2.1.0]

Изменено:

• Добавить version_info в model.config. (PR #992).
• Заменить tf.nn.func на tf.nn.func.name в model config. (PR #994).
• Добавить учебники по усиленному обучению. (PR #995).
• Добавить слои RNN с простой ячейкой rnn, ячейкой GRU, ячейкой LSTM. (PR #998).
• Обновить Seq2seq (#998).
• Добавить модель Seq2seqLuongAttention (#998).

Исправлено:

Участники:

• @warshallrho: #992 #994.
• @quantumiracle: #995.
• @Tokarev-TT-33: #995.
• @initial-h: #995.
• @Officium: #995.
• @ArnoldLIULJ: #998.
• @JingqingZ: #998.

[2.0.2] — 2019-6-5

Изменённое:

• Изменить формат конфигурации сети, изменить связанный код и файлы; изменить действие слоя (PR #980).

Исправленное:

• Исправлена проблема с динамической моделью, которая не может отслеживать градиенты весов PRelu (PR #982).
• Поднять предупреждение о весах (фиксация).

Участники:

• @warshallrho: #980.
• @1FengL: #982.

[2.0.1] — 2019-5-17

Выпуск для поддержания.

Изменённое:

• Удалить tl.layers.initialize_global_variables(sess) (PR #931).
• Поддержка trainable_weights (PR #966).

Добавленное:

• Слой
  • InstanceNorm, InstanceNorm1d, InstanceNorm2d, InstanceNorm3d (PR #963).

• Учебники по усиленному обучению. (PR #995).

Изменённое:

• Удалить tl.layers.initialize_global_variables(sess) (PR #931).
• Обновите tutorial_generate_text.py, tutorial_ptb_lstm.py. Удалите tutorial_ptb_lstm_state_is_tuple.py (PR #958).
• Измените tl.layers.core, tl.models.core (PR #966).
• Измените веса на все_веса, обучаемые_веса, необучаемые_веса.

Обновление зависимостей:

• nltk>=3.3,<3.4 => nltk>=3.3,<3.5 (PR #892).
• pytest>=3.6,<3.11 => pytest>=3.6,<4.1 (PR #889).
• yapf>=0.22,<0.25 => yapf==0.25.0 (PR #896).
• imageio==2.5.0 progressbar2==3.39.3 scikit-learn==0.21.0 scikit-image==0.15.0 scipy==1.2.1 wrapt==1.11.1 pymongo==3.8.0 sphinx==2.0.1 wrapt==1.11.1 opencv-python==4.1.0.25 requests==2.21.0 tqdm==4.31.1 lxml==4.3.3 pycodestyle==2.5.0 sphinx==2.0.1 yapf==0.27.0(PR #967).

Исправленное:

• исправьте документы моделей @zsdonghao #957.
• В BatchNorm сохраняйте размеры среднего значения и дисперсии, чтобы они соответствовали каналам first (PR #963).

Участники:

• @warshallrho: #PR966.
• @zsdonghao: #931.
• @yd-yin: #963.
• @Tokarev-TT-33: # 995.
• @initial-h: # 995.
• @quantumiracle: #995.
• @Officium: #995.
• @1FengL: #958.
• @dvklopfenstein: #971. Пиптест >= 3.6, < 3.9 => пипец >= 3.6, < 3.10 (PR #874)

Запросы >= 2.19, < 2.20 => запросы >= 2.19, < 2.21 (PR #874)

Ткдм >= 4.23, < 4.28 => ткдм >= 4.23, < 4.29 (PR #878)

Пиптест >= 3.6, < 3.10 => пипец >= 3.6, < 3.11 (PR #886)

Пипец-xdist >= 1.22, < 1.24 => пипец-xdist >= 1.22, < 1.25 (PR #883)

Тензорфлоу >= 1.6, < 1.12 => тензорфлоу >= 1.6, < 1.13 (PR #886).

Участники

— @zsdonghao: #884 #885.

[1.11.0] — 2018-10-18

Добавлено

Слой:

— релиз Групповой слой нормализации (PR #850);

— API аффинного преобразования изображений: — affine_rotation_matrix (PR #857), — affine_horizontal_flip_matrix (PR #857), — affine_vertical_flip_matplotlib (PR #857), — affine_shift_matrix (PR #857), — affine_shear_matrix (PR #857), — affine_zoom_matrix (PR #857), — affine_transform_cv2 (PR #857), — affine_transform_keypoints (PR #857);

— учебное пособие по аффинному преобразованию: — examples/data_process/tutorial_fast_affine_transform.py (PR #857).

Изменено

BatchNormLayer: поддержка data_format.

Обновление зависимостей

matplotlib >= 2.2, < 3.1 => matplotlib >= 2.2, < 3.1 (PR #845);

pydocstyle >= 2.1, < 2.2 => pydocstyle >= 2.1, < 3.1 (PR #866);

scikit-learn >= 0.19, < 0.20 => scikit-learn >= 0.19, < 0.21 (PR #851);

sphinx >= 1.7, < 1.8 => sphinx >= 1.7, < 1.9 (PR #842);

тензорфлоу >= 1.6, < 1.11 => тензорфлоу >= 1.6, < 1.12 (PR #853);

ткдм >= 4.23, < 4.26 => ткдм >= 4.23, < 4.28 (PR #862 & #868);

yapf >= 0.22, < 0.24 => yapf >= 0.22, < 0.25 (PR #829).

Исправлено

Правильное вычисление смещения в tl.prepro.transform_matrix_offset_center (PR #855).

Участники

— @2wins: #850 #855;

— @DEKHTIARJonathan: #853;

— @zsdonghao: #857;

— @luomai: #857.

[1.10.1] — 2018-09-07

Добавлен

Юнит-тест tests\test_timeout.py добавлен для обеспечения того, чтобы процесс создания сети не зависал.

Изменён

Удалён параметр tensorboard, заменённый на tensorboard_dir в tensorlayer/utils.py с настраиваемым каталогом тензорной доски (PR #819).

Удалён

API TL Graph удалён. Проблемы с утечками памяти с этим API будут устранены и интегрированы в TL 2.0 (PR #818).

Исправлен

Проблема № 817 исправлена: TL 1.10.0 — утечки памяти и очень медленное создание сети.

Обновление зависимостей

autopep8 >= 1.3, < 1.4 => autopep8 >= 1.3, < 1.5 (PR #815);

imageio >= 2.3, < 2.4 => imageio >= 2.3, < 2.5 (PR #823);

пипец >= 3.6, < 3.8 => пипец >= 3.6, < 3.9 (PR #823);

pytest-cov >= 2.5, < 2.6 => pytest-cov >= 2.5, < 2.7 (PR #820).

Участники

— @DEKHTIARJonathan: #815 #818 #820 #823;

— @ndiy: #819;

— @zsdonghao: #818.

[1.10.0] — 2018-09-02

Добавлены

API:

— Добавить tl.model.vgg19 (PR #698);

— Добавить tl.logging.contrib.hyperdash (PR #739);

— Добавить tl.distributed.trainer (PR #700);

— Добавить prefetch_buffer_size к tl.distributed.trainer (PR #766);

— Добавить tl.db.TensorHub (PR ＃751);

— Добавить tl.files.save_graph (PR ＃751);

— Добавить tl.files.load_graph_ (PR ＃751);

— Добавить tl.files.save_graph_and_params (PR ＃751);

— Добавить tl.files.load_graph_and_params (PR ＃751);

— Добавить tl.prepro.keypoint_random_xxx (PR #787);

Документация:

— Добавить двоичные, троичные и dorefa ссылки (PR #711);

— Обновить масштаб ввода VGG16 и VGG19 до 0~1 (PR #736);

— Обновите базу данных (PR ＃751).

Слои:

— Выпуск SwitchNormLayer (PR #737);

— Релиз QuanConv2d, QuanConv2dWithBN, QuanDenseLayer, QuanDenseLayerWithBN (PR#735);

— Обновление Core Layer для поддержки графа (PR ＃751);

— Все слои пула поддерживают data_format (PR #809).

Настройка:

— Создание флагов установки all_dev, all_cpu_dev и all_gpu_dev (PR #739).

Примеры:

— Изменить структуру папок (PR #802);

— Введён tutorial_models_vgg19, чтобы показать, как использовать tl.model.vgg19 (PR #698).

— Исправить ошибку tutorial_bipedalwalker_a3c_continuous_action.py (PR #734, проблема № 732);

— tutorial_models_vgg16 и tutorial_models_vgg19 изменили масштаб ввода с [0,255] на [0,1] (PR #710);

— Добавлены tutorial_mnist_distributed_trainer.py и tutorial_cifar10_distributed_trainer.py, чтобы объяснить использование Distributed Trainer (PR #700);

— Добавьте tutorial_quanconv_cifar10.py и tutorial_quanconv_mnist.py (PR #735);

— Добавьте tutorial_work_with_onnx.py(PR #775).

Приложения:

[Произвольный перенос стиля в...] Изменения:

• функция minibatches изменена, чтобы избежать потери образцов (PR #762);
• масштаб ввода в VGG16 и VGG19 изменён с [0, 255] на [0,1] (PR #710);
• файлы Dockerfiles объединены и реорганизованы в один файл (PR #747);
• LazyImports перемещён на самый верхний уровень импорта, насколько это возможно (PR #739);
• в test_layers_convolution.py, test_layers_normalization.py и test_layers_core.py добавлены новые тестовые функции (PR #735);
• документация теперь использует фиктивные импорты, что сокращает количество зависимостей для компиляции документации (PR #785);
• исправлены и применены pydocstyle D210, D200, D301, D207, D403, D204, D412, D402, D300, D208 (PR #784).

Устарело:

• tl.logging.warn заменено на tl.logging.warning (PR #739).

Удалено:

• conv_layers() удалён в VGG16 и VGG19 (PR #710);
• API графа (PR #818).

Исправлено:

• ошибка импорта из-за matplotlib на OSX (PR #705);
• отсутствующий импорт в tl.prepro (PR #712);
• исправлена ошибка импорта файлов Dockerfiles — проблема № 733 (PR #747);
• исправление опечатки в absolute_difference_error в файле tensorlayer/cost.py — проблема # 753 (PR #759);
• исправление ошибки масштабирования скорости обучения тренера (PR #776);
• при отсутствии файла npz выводится сообщение об ошибке вместо информации (PR #812).

Обновление зависимостей:

• numpy>=1.14,<1.15 => numpy>=1.14,<1.16 (PR #754);
• pymongo>=3.6,<3.7 => pymongo>=3.6,<3.8 (PR #750);
• pytest>=3.6,<3.7 => tqdm>=3.6,<3.8 (PR #798);
• pytest-xdist>=1.22,<1.23 => pytest-xdist>=1.22,<1.24 (PR #805 и PR #806);
• tensorflow>=1.8,<1.9 => tensorflow>=1.6,<1.11 (PR #739 и PR #798);
• tqdm>=4.23,<4.25 => tqdm>=4.23,<4.26 (PR #798);
• yapf>=0.21,<0.22 => yapf>=0.22,<0.24 (PR #798 #808).

Участники:

• @DEKHTIARJonathan: #739 #747 #750 #754;
• @lgarithm: #705 #700;
• @OwenLiuzZ: #698 #710 #775 #776;
• @zsdonghao: #711 #712 #734 #736 #737 #700 #751 #809 #818;
• @luomai: #700 #751 #766 #802;
• @XJTUWYD: #735;
• @mutewall: #735;
• @thangvubk: #759;
• @JunbinWang: #796;
• @boldjoel: #787.

[1.9.1] — 2018-07-30

Исправленное:

• Исправлена проблема с tensorflow 1.10.0.

[1.9.0] — 2018-06-16

Добавленное:

• API:

  • добавлены tl.alphas и tl.alphas_like, следуя tf.ones/zeros и tf.zeros_like/ones_like (PR #580);
  • добавлен tl.lazy_imports.LazyImport для импорта тяжёлых библиотек только при необходимости (PR #667);
  • PRelu6Layer и PTRelu6Layer устарели (PR #686).

• CI Tool:

  • Stale Probot добавлен для очистки устаревших проблем (PR #573);
  • добавлена конфигурация Changelog Probot (PR #637);
  • теперь Travis Builds обрабатывают матрицу версий TF от TF==1.6.0 до TF==1.8.0 (PR #644);
  • CircleCI добавлен для сборки и загрузки контейнеров Docker для каждого объединённого PR и тега релиза (PR #648).

• Decorator:

  • создан API tl.decorators, включая deprecated_alias и private_method (PR #660);
  • обогащён API tl.decorators с помощью protected_method (PR #675);
  • обогащён API tl.decorators с deprecated, непосредственно выдающим предупреждение и изменяющим документацию (PR #691).

• Docker:

  • контейнеры для каждого релиза и для каждого PR, объединённого с master, построены (PR #648);
  • контейнеры построены в следующих конфигурациях (PR #648):
    • py2 + cpu;
    • py2 + gpu;
    • py3 + cpu;
    • py3 + gpu.

• Документация:

  • очищен README.md (PR #677);
  • на странице индекса добавлена семантическая версия выпуска (PR #633);
  • добавлена страница оптимизаторов (PR #636);
  • AMSGrad добавлен на страницу оптимизаторов (PR #636).

• Слой:

  • добавлен ElementwiseLambdaLayer для использования пользовательской функции для соединения входов нескольких слоёв (PR #579);
  • добавлен AtrousDeConv2dLayer (PR #662);
  • исправлены ошибки использования tf.layers в CNN (PR #686).

• Оптимизатор:

  • добавлен оптимизатор AMSGrad на основе On the Convergence of Adam and Beyond (ICLR 2018) (PR #636).

• Настройка:

  • созданы флаги установки all, all_cpu и all_gpu (PR #660).

• Тест:

  • ... test_utils_predict.py добавлен для воспроизведения и исправления проблемы №288 (PR №566).

• Layer_DeformableConvolution_Test добавлен для воспроизведения проблемы №572 с деформируемой сверткой (PR №573).

• Array_Op_Alphas_Test и Array_Op_Alphas_Like_Test добавлены для тестирования файла tensorlayer/array_ops.py (PR №580).

• test_optimizer_amsgrad.py добавлен для тестирования оптимизатора AMSGrad (PR №636).

• test_logging.py добавлен, чтобы обеспечить надежность API логирования (PR №645).

• test_decorators.py добавлен (PR №660).

• test_activations.py добавлен (PR №686).

Учебники:

• tutorial_tfslim был представлен, чтобы показать, как использовать SlimNetsLayer (PR №560).
• Добавить следующее во все учебники (PR №697):

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.DEBUG)
tl.logging.set_verbosity(tl.logging.DEBUG)

Изменено:

• Зависимости Tensorflow CPU & GPU перемещены в отдельные файлы требований, чтобы позволить PyUP.io анализировать их (PR № 573).
• Документ LambdaLayer для связывания его с ElementwiseLambdaLayer (PR № 587).
• Ссылки RTD указывают на стабильную документацию вместо последней, используемой для разработки (PR № 633).
• TF версии старше 1.6.0 официально не поддерживаются и вызывают исключение (PR № 644).
• Обновлены значки README.md с поддержкой версий Python и Tensorflow (PR № 644).
• API логирования TL согласован с API логирования TF и является потокобезопасным (PR № 645).
• Относительные импорты изменены на абсолютные (PR № 657).
• tl.files реорганизован в каталог с многочисленными файлами (PR № 657).
• Исправлена ошибка tl.files.voc_dataset из-за того, что оригинальный веб-сайт Pascal VOC был недоступен (PR № 657).
• Дополнительные требования, скрытые внутри библиотеки, добавлены в проектные требования (PR № 657).
• Файлы требований реорганизованы в каталоге requirements/ (PR № 657).
• README.md и другие файлы Markdown были реорганизованы и очищены (PR № 639).
• Добавлен тернарный слой свертки в юнит-тесты (PR № 658).
• Юнит-тесты слоев свертки были очищены и реорганизованы (PR № 658).
• Все тесты теперь используют уровень детализации DEBUG при индивидуальном запуске (PR № 660).
• tf.identity как активация игнорируется, что уменьшает размер графа за счет удаления бесполезной операции (PR № 667).
• Словари аргументов теперь проверяются и сохраняются в базовом классе Layer (PR № 667).
• Базовый класс Layer теперь предоставляет методы для безошибочного обновления all_layers, all_params и all_drop (PR № 675).
• Входные слои были удалены из tl.layers.core и добавлены в tl.layers.inputs (PR № 675).
• Теперь входные слои считаются истинными слоями в графе, юнит-тесты были обновлены (PR № 675).
• Упрощен API слоя с автоматическим вводом prev_layer в self.inputs (PR № 675).
• Полная документация рефакторинга и реорганизации (а именно API слоев) (PR № 691).

Устарело:

• Аргумент args tl.layers.TimeDistributedLayer устарел в пользу layer_args (PR № 667).
• tl.act.leaky_relu устарели в пользу tf.nn.leaky_relu (PR № 686).

Удалено:

• Вызовы assert() удалены и заменены на raise AssertionError() (PR № 667).
• tl.identity удален, больше не используется и устарел уже давно (PR № 667).
• Весь код, специфичный для TF.version < "1.6", был удален (PR № 675).

Исправлено:

• Проблема №498 — исправление предупреждения об устаревании в tl.layers.RNNLayer с помощью inspect (PR № 574).
• Проблема №498 — предупреждение об устаревании исправлено в tl.files с двусмысленным значением истины для пустого массива (PR № 575).
• Решена проблема №565, связанная с tl.utils.predict — проблема np.hstack, при которой результаты для нескольких пакетов объединяются вдоль оси=1 (PR № 566).
• Исправление проблемы №572 с tl.layers.DeformableConv2d (PR № 573).
• Исправлено в tl.layers.ConvLSTMLayer (PR № 676).
• Опечатка в документе ElementwiseLambdaLayer (PR № 588).
• Ошибка в tl.layers.TernaryConv2d исправлена — self.inputs не определено (PR № 658).
• Предупреждение об устаревании исправлено в tl.layers.binary._compute_threshold() (PR № 658).
• Все ссылки на tf.logging заменены на tl.logging (PR № 661).
• Удален дублированный код при использовании смещения (PR № 667). tensorlayer.third_party.roi_pooling.roi_pooling.roi_pooling_ops теперь лениво загружается для предотвращения систематической ошибки (PR #675).

• Документация не собирается в RTD из-за старой версии темы в каталоге docs, исправлено (PR #703).
• Учебник:
  • tutorial_word2vec_basic.py: проблема с сохранением решена (PR #476),
  • все учебники протестированы и ошибки были исправлены (PR #635).

Обновление зависимостей

• Обновление pytest с 3.5.1 до 3.6.0 (PR #647).
• Обновление progressbar2 с 3.37.1 до 3.38.0 (PR #651).
• Обновление scikit-image с 0.13.1 до 0.14.0 (PR #656).
• Обновление keras с 2.1.6 до 2.2.0 (PR #684).
• Обновление requests с 2.18.4 до 2.19.0 (PR #695).

Участники

• @lgarithm: #563.
• @DEKHTIARJonathan: #573, #574, #575, #580, #633, #635, #636, #639, #644, #645, #648, #657, #667, #658, #659, #660, #661, #666, #667, #672, #675, #683, #686, #687, #690, #691, #692, #703.
• @2wins: #560, #566, #662.
• @One-sixth: #579.
• @zsdonghao: #587, #588, #639, #685, #697.
• @luomai: #639, #677.
• @dengyueyun666: #676.

[1.8.5] — 2018-05-09

Добавлено

• Добавлены шаблоны Github (автор: @DEKHTIARJonathan):
  • новый шаблон проблемы,
  • новый шаблон PR.
• Автоматизация развёртывания Travis при новом теге (автор: @DEKHTIARJonathan):
  • развёртывание на PyPI и создание новой версии,
  • развёртывание в Github Releases и загрузка файлов колёс.
• В проект добавлен PyUP.io для обеспечения совместимости с последними библиотеками (автор: @DEKHTIARJonathan).
• Функция deconv2d теперь обрабатывает параметр dilation_rate (автор: @zsdonghao).
• Добавлен юнит-тест документации (автор: @DEKHTIARJonathan).
• Добавлена функция test_layers_core, чтобы гарантировать, что класс LayersConfig является абстрактным.

Изменено

• Все тесты переработаны — теперь используются юнит-тесты и запускаются с помощью PyTest (автор: @DEKHTIARJonathan).
• Обновлена документация (автор: @zsdonghao).
• Переработан пакет Setup (автор: @DEKHTIARJonathan).
• Теперь для загрузки набора данных используется библиотека progressbar2 (автор: @DEKHTIARJonathan).
• Преобразование функции deconv2d в класс (автор: @zsdonghao).
• Преобразование функции conv1d в класс (автор: @zsdonghao).
• Преобразование функций суперразрешения в класс (автор: @zsdonghao).
• Улучшен и применён стиль кодирования YAPF (автор: @DEKHTIARJonathan).

Исправлено

• Восстановлена обратная совместимость с предупреждениями об устаревании (автор: @DEKHTIARJonathan).
• Исправлена ошибка Tensorflow Deprecation (Issue #498):
  • AverageEmbeddingInputlayer (автор: @zsdonghao),
  • load_mpii_pose_dataset (автор: @zsdondhao).
• Решена проблема с инициализатором maxPool2D (issue #551) (автор: @zsdonghao).
• Класс LayersConfig стал абстрактным.
• Устранена проблема с пулингом слоя (issue #557) (автор: @zsdonghao).

Обновление зависимостей

• scipy>=1.0,<1.1 => scipy>=1.1,<1.2.

Авторы

@zsdonghao, @luomai, @DEKHTIARJonathan.