TensorFlow 2.3.0 正式发布了，主要特性和改进包括：
tf.data 添加了两种新机制来解决输入管道瓶颈并节省资源
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tf.data service.
可查看使用 TF Profiler 分析输入管道性能的详细指南。
tf.distribute.TPUStrategy 现在是一个稳定的 API，不再被视为 TensorFlow 的实验版本。 (先前的tf.distribute.experimental.TPUStrategy)。
TF Profiler 引入了两个新工具：一个用于在一段时间内可视化模型内存使用情况的内存分析器，以及一个允许用户在模型中跟踪 python 函数调用的 python 跟踪器。可用性方面的改进包括更好的诊断消息和配置文件选项，以自定义主机和设备跟踪的详细程度。
引入了对 Keras 预处理层 API(tf.keras.layers.experimental.preprocessing.*)的实验支持，以处理数据预处理操作，并支持复合张量输入。
现在，TFLite 能够在转换和推理期间正确支持动态形状。新版本还为 XNNPACK(高度优化的 CPU 内核集)在 Android 和 iOS 上增加了选择加入支持，并为在 GPU 上执行量化模型提供了选择加入支持。
从此版本开始，GCS 中提供了 Libtensorflow 软件包。这些软件包的 nightly 版本也已经开始发布。
实验性的 Python API tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info () 现在允许检测 TensorFlow 程序并将调试信息转储到文件系统上的目录中。该目录可以通过 TensorBoard 2.3 中称为 Debugger V2 的新交互式仪表板进行读取和可视化，其中显示了 TensorFlow 程序的详细信息，包括图形结构、Python(eager)和图形内级别的 op 执行历史、张量的运行时 dtype、形状和数值组合及其代码位置。