三种计算图
俗话说，万丈高楼平地起，TensorFlow这座大厦也有它的地基。
Tensorflow底层最核心的概念是张量，计算图以及自动微分。
本篇我们介绍计算图。
有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph.
在TensorFlow1.0时代，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，然后再开启一个会话Session，显式执行计算图。
而在TensorFlow2.0时代，采用的是动态计算图，即每使用一个算子后，该算子会被动态加入到隐含的默认计算图中立即执行得到结果，而无需开启Session。
使用动态计算图即Eager Excution的好处是方便调试程序。它会让TensorFlow代码的表现和Python原生代码的表现一样，写起来就像写numpy一样，各种日志打印，控制流全部都是可以使用的。
使用动态计算图的缺点是运行效率相对会低一些。因为使用动态图会有许多次Python进程和TensorFlow的C++进程之间的通信。而静态计算图构建完成之后几乎全部在TensorFlow内核上使用C++代码执行，效率更高。此外静态图会对计算步骤进行一定的优化，剪去和结果无关的计算步骤。
如果需要在TensorFlow2.0中使用静态图，可以使用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成对应的TensorFlow计算图构建代码。运行该函数就相当于在TensorFlow1.0中用Session执行代码。使用tf.function构建静态图的方式叫做 Autograph。
一，计算图简介
计算图由节点(nodes)和线(edges)组成。
节点表示操作符Operator，或者称之为算子，线表示计算间的依赖。
实线表示有数据传递依赖，传递的数据即张量。
虚线通常可以表示控制依赖，即执行先后顺序。
二，静态计算图
在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二部在会话中执行计算图。
TensorFlow1.0静态计算图范例
TensorFlow2.0怀旧版静态计算图
TensorFlow2.0为了确保对老版本tensorflow项目的兼容性，在tf.compat.v1子模块中保留了对TensorFlow1.0那种静态计算图构建风格的支持。
可称之为怀旧版静态计算图，已经不推荐使用了。
三，动态计算图
在TensorFlow2.0中，使用的是动态计算图和Autograph.
在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二部在会话中执行计算图。
而动态计算图已经不区分计算图的定义和执行了，而是定义后立即执行。因此称之为 Eager Excution.
Eager这个英文单词的原意是"迫不及待的"，也就是立即执行的意思。
# 动态计算图在每个算子处都进行构建，构建后立即执行
x = tf.constant("hello")
y = tf.constant("world")
z = tf.strings.join([x,y],separator=" ")
tf.print(z)
# 动态计算图在每个算子处都进行构建，构建后立即执行
x = tf.constant("hello")
y = tf.constant("world")
z = tf.strings.join([x,y],separator=" ")
tf.print(z)
四，Autograph
动态计算图运行效率相对较低。
可以用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成和TensorFlow1.0对应的静态计算图构建代码。
在TensorFlow1.0中，使用计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。
在TensorFlow2.0中，如果采用Autograph的方式使用计算图，第一步定义计算图变成了定义函数，第二步执行计算图变成了调用函数。
不需要使用会话了，一些都像原始的Python语法一样自然。
实践中，我们一般会先用动态计算图调试代码，然后在需要提高性能的的地方利用@tf.function切换成Autograph获得更高的效率。
当然，@tf.function的使用需要遵循一定的规范，我们后面章节将重点介绍。
import tensorflow as tf
# 使用autograph构建静态图
@tf.function
def strjoin(x,y):
z = tf.strings.join([x,y],separator = " ")
tf.print(z)
return z
result = strjoin(tf.constant("hello"),tf.constant("world"))
print(result)
Autograph构建的计算图的结构也是可以在 tensorboard中查看的。
import datetime
# 创建日志
stamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
logdir = './data/autograph/%s' % stamp
writer = tf.summary.create_file_writer(logdir)
#开启autograph跟踪
tf.summary.trace_on(graph=True, profiler=True)
#执行autograph
result = strjoin("hello","China")
#将计算图信息写入日志
with writer.as_default():
tf.summary.trace_export(
name="autograph",
step=0,
profiler_outdir=logdir)
