TensorFlow 6 (TF6) と TensorFlow 2 (TF2) の比較は以下の表のとおりです。

| 特徴 | TensorFlow 6 | TensorFlow 2 |

|---|---|---|

| リリース日 | 未定 | 2019年9月 |

| Python互換性 | 未知 | Python 3.7+ |

| Keras統合 | 不明 | 組み込み |

| Eager Execution | 不明 | サポート |

| AutoGraph | 不明 | サポート |

| tf.function | 不明 | サポート |

| tf.data | 不明 | サポート |

| TF-Hub統合 | 不明 | サポート |

| XLAコンパイル | 不明 | サポート |

| TPUサポート | 未知 | サポート |

| GPUサポート | 未知 | サポート |

| 主要な新機能 | 未発表 | Eager Execution、Keras統合、tf.data、tf.functionなど |

追加情報:

• TF6は現在開発中であり、具体的なリリース日はまだ発表されていません。
• TF6はTF2に対して大きな改善が期待されますが、具体的な詳細はまだ不明です。
• TF2は現在、TensorFlowの推奨バージョンであり、ほとんどの用途に適しています。
• TF2を選択する利点は、Eager Execution、Keras統合、tf.dataなどの機能がサポートされていることです。
• TF6がリリースされた後も、TF2はサポートされ続けると予想されます。