Признаюсь, долгое время обходил стороной TensorFlow 2.x, отдавая предпочтение более, скажем так, 'гибким' инструментам. Но вот настало время, когда пришлось углубиться в вопросы автоматизации сложных вычислений, и выбор пал на последнюю версию этой популярной библиотеки. По опыту скажу, первое впечатление было неоднозначным.

Разработчики проделали колоссальную работу по упрощению API, и это действительно чувствуется. Больше никаких запутанных графов и сессий там, где они не совсем нужны. Eager execution по умолчанию – это, безусловно, шаг в правильном направлении, делающий процесс разработки и отладки гораздо более интуитивным. Особенно порадовала интеграция с Keras, которая теперь стала нативной частью фреймворка. Это значительно сокращает кривую обучения для тех, кто только начинает осваивать IT-сферу глубокого обучения.

Однако, есть и обратная сторона медали. Порой кажется, что вот эта 'упрощенность' достигается ценой некоторой потери контроля над низкоуровневыми операциями, что может стать проблемой при работе над очень специфичными, исследовательскими технологиями. Также, по моим наблюдениям, производительность на некоторых задачах может быть не такой оптимальной, как на старых версиях или конкурентных решениях, особенно если не уделить должное внимание оптимизации кода.

• Плюсы:
• Упрощенный API, Eager execution.
• Глубокая интеграция с Keras
• Широкое сообщество и отличная документация.

• Минусы:
• Меньше контроля над низкоуровневыми процессами.
• Потенциальные проблемы с производительностью без оптимизации

В целом, TensorFlow 2.x – это мощное и современное решение, которое, без сомнения, подойдет для большинства задач машинного обучения, особенно для индустриальных применений. Если вам нужна быстрая разработка и интеграция с существующими системами, то это отличный выбор. Но для узкоспециализированных исследовательских проектов стоит быть готовым к некоторым компромиссам.