TensorFlow 中的 experimental 是什么意思？
What does experimental in TensorFlow mean?
在TensorFlow 2.0 APIs中，有一个模块tf.experimental。这样的名字也出现在其他地方如tf.data.experimental。我只是想知道设计这些模块的动机是什么
tf.experimental 表示所述 class/method 处于早期开发、不完整或不常见的状态，不符合标准。它是用户贡献的集合，尚未与主 TensorFlow 集成，但仍可作为开源的一部分供用户测试和提供反馈。
"Incomplete" 是最常见的，其中可能包括存在错误，或者未通过所需平台或硬件集的测试 (CPU/GPU)。作为不 "up to standards" 的例子，来自 2017 Google Devs blog on tf.xla.experimental: (more details in this answer)
XLA should still be considered experimental, and some benchmarks may experience slowdowns
在TensorFlow 2.0 APIs中，有一个模块tf.experimental。这样的名字也出现在其他地方如tf.data.experimental。我只是想知道设计这些模块的动机是什么
tf.experimental 表示所述 class/method 处于早期开发、不完整或不常见的状态，不符合标准。它是用户贡献的集合，尚未与主 TensorFlow 集成，但仍可作为开源的一部分供用户测试和提供反馈。
"Incomplete" 是最常见的，其中可能包括存在错误，或者未通过所需平台或硬件集的测试 (CPU/GPU)。作为不 "up to standards" 的例子，来自 2017 Google Devs blog on tf.xla.experimental: (more details in this answer)
XLA should still be considered experimental, and some benchmarks may experience slowdowns