TensorFlow 2.20 marque une étape importante avec plusieurs mises à jour significatives. La plus notable est le remplacement de tf.lite par LiteRT, une nouvelle bibliothèque indépendante pour l'inférence sur appareil, offrant une meilleure accélération pour les NPU et GPU, ainsi qu'une interface unifiée pour les unités de traitement neuronal, simplifiant ainsi le développement d'applications d'IA sur appareil. Cette transition vise à améliorer les performances et à réduire les complications spécifiques aux appareils, tout en encourageant les développeurs à migrer vers LiteRT pour bénéficier des dernières mises à jour.
En outre, TensorFlow 2.20 introduit une nouvelle option, autotune.min_parallelism, dans tf.data.Options, qui permet de réduire la latence en accélérant le temps de démarrage des pipelines d'entrée. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les modèles nécessitant un traitement rapide des premiers éléments de données.
Enfin, le package tensorflow-io-gcs-filesystem pour le support de Google Cloud Storage est désormais optionnel et doit être installé explicitement si nécessaire. Cependant, il est important de noter que ce package a reçu un support limité et peut ne pas être disponible pour les versions plus récentes de Python.