当然Autograph机制能够转换的代码并不是没有任何约束的，有一些编码规范需要遵循，否则可能会转换失败或者不符合预期。...即创建一个静态计算图，跟踪执行一遍函数体中的Python代码，确定各个变量的Tensor类型，并根据执行顺序将算子添加到计算图中。...需要注意的是，如果调用被@tf.function装饰的函数时输入的参数不是Tensor类型，则每次都会重新创建计算图。 例如我们写下如下代码。两次都会重新创建计算图。...使用普通的Python函数会导致被@tf.function修饰前【eager执行】和被@tf.function修饰后【静态图执行】的输出不一致。...但是在【静态图执行】时，这种创建tf.Variable的行为只会发生在第一步跟踪Python代码逻辑创建计算图时，这会导致被@tf.function修饰前【eager执行】和被@tf.function修饰后
当然Autograph机制能够转换的代码并不是没有任何约束的，有一些编码规范需要遵循，否则可能会转换失败或者不符合预期。...即创建一个静态计算图，跟踪执行一遍函数体中的Python代码，确定各个变量的Tensor类型，并根据执行顺序将算子添加到计算图中。...使用普通的Python函数会导致 被@tf.function修饰前【eager执行】和被@tf.function修饰后【静态图执行】的输出不一致。...但是在【静态图执行】时，这种创建tf.Variable的行为只会发生在第一步跟踪Python代码逻辑创建计算图时，这会导致被@tf.function修饰前【eager执行】和被@tf.function修饰后...中的变量 model.variables # 获得model中的可训练变量 model.trainable_variables model.layers[0].trainable = False #冻结第0层的变量
Eager模式使得tf.control_dependencies()不再被需要，因为代码会按照代码顺序执行。（使用tf.function时，有副作用的代码会按照代码顺序执行）。...TensorFlow 2.0删除了所有这些机制，而采用了默认机制：跟踪你自己的变量！如果你丢失了对某个变量的跟踪，它会被垃圾回收机制回收。...一般情况下，并不需要将所有小函数用tf.function来装饰；只要用tf.function来装饰高级计算 - 例如训练的一步、或者模型的前向传播。...用Keras层和模型来管理变量 ---- Keras模型和层提供了便利的variables和trainable_variables属性，可以递归地手机所有依赖的变量。...Keras层和模型都继承自tf.train.Checkpointable并且与@tf.function集成，使得用Keras对象直接保存和导出SavedModel变得可能。
当你调用 tf.Variable 时，它会被放入默认图中，即使你忘记了指向它的 Python 变量它也会留在那里。这时，您可以恢复该 tf.Variable()，但前提是您得知道它已创建的名称。...TensorFlow 2.0 取消了所有这些机制（Variables 2.0 RFC），支持默认机制：跟踪变量！ 如果你不再用到某个 tf.Variable，它就会被回收。...通常情况下，没有必要用 tf.function 来修饰这些较小的函数；仅使用 tf.function 来修饰高级计算 — 例如，使用只有一个步骤的训练或使用模型的正向传递，将代码重构为更小的函数。...使用 Keras 层和模型来管理变量 Keras 模型和层提供了方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有因变量。这使得本地化管理变量非常方便。...Keras 层 / 模型继承自 tf.train.Checkpointable 并与 @ tf.function 集成，这使得直接检查点或从 Keras 对象导出 SavedModel 成为可能。
这些层的call方法中有一个名为training的参数。...层和模型具有以下两种权重：可训练权重trainable weight：通过反向传播对这些权重进行更新，将损失最小化。Dense层的核和偏置就是可训练权重。...在Keras的所有内置层中，唯一不可训练的权重层是BatchNormalization，实现特征的规范化。指标的低阶用法在低阶训练循环中，可能会用到Keras指标。...:0.9668...val_loss:0.1210未使用@tf.function的运行时间: 1.4751169681549072利用tf.function加速运算自定义循环的运行速度比内置的fit核...:0.9668...val_loss:0.1210使用@tf.function的运行时间: 0.41889119148254395对比两次运行的结果，添加了@tf.function之后，运行时间缩短了
TensorFlow 2.0取消了所有这些机制（Variables 2.0 RFC），启用默认机制：跟踪变量！ 如果您失去了对 tf.Variable 的追踪，就会被垃圾回收。...为了帮助用户避免在添加@tf.function时重写代码， AutoGraph 会将部分Python构造转换为他们的TensorFlow等价物。...通常，没有必要用 tf.function 来修饰这些较小的函数，仅使用 tf.function 来修饰高级计算 - 例如，训练的一个步骤或模型的正向传递。...Keras层/模型继承自tf.train.Checkpointable并与@ tf.function集成，这使得直接获得检查点或从Keras对象导出SavedModel成为可能。...您可以通过将代码包装在tf.function()中来充分利用数据集异步预取/流特性，它会将Python迭代替换为使用AutoGraph的等效图形操作。
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。...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。...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。.../data/autograph/%s' % stamp writer = tf.summary.create_file_writer(logdir) #开启autograph跟踪 tf.summary.trace_on
另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。 在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...Dense层的输出上，结果会传递到下一层。...提示：如果模型提供的功能比层多，为什么不讲每一个层定义为模型呢？技术上当然可以这么做，但对内部组件和模型（即，层或可重复使用的层块）加以区别，可以更加清晰。...当调用记录器的gradient()方法时，记录器会自动清零，所以调用两次gradient()就会报错： with tf.GradientTape() as tape: z = f(w1, w2)...为什么不让所有模型都是动态的？
当然Autograph机制能够转换的代码并不是没有任何约束的，有一些编码规范需要遵循，否则可能会转换失败或者不符合预期。...这样一顿猛如虎的操作之后，我们会觉得一切都如同人法地地法天天法道道法自然般的自然。.../data/demomodule/%s' % stamp writer = tf.summary.create_file_writer(logdir) # 开启autograph跟踪 tf.summary.trace_on...: shape=(), dtype=float32, numpy=6.0> 三，tf.Module和tf.keras.Model，tf.keras.layers.Layer tf.keras中的模型和层都是继承...shape=(1,) dtype=float32, numpy=array([0.], dtype=float32)>] model.layers[0].trainable = False #冻结第0层的变量
在启用 oneDNN 优化的情况下运行 TensorFlow 的用户，可能会观察到与关闭优化时略有不同的数值结果，这是因为浮点舍入方法和顺序不同，可能会产生轻微的误差。...的 TraceType 新版本已经改进了 tf.function 回溯（retraces）方式，使其更简单、可预测和可配置。...所有关于 tf.function 的参数被分配一个 tf.types.experimental.TraceType。...自定义用户类可以使用跟踪协议（tf.types.experimental.SupportsTracingProtocol）声明一个 TraceType。...请注意，确定性通常是以降低性能为代价的，因此当启用 op 确定性时，你的模型可能会运行得更慢。
我们会较为频繁地更新此版本，添加新功能。您亦可将 “!” 添加至命令 “!pip install --upgrade --pre tensorflow”，在 Colab 中试用。...在 TensorFlow 1.x 中，您可能会先构图，然后通过 “tf.Session.run()” 执行图的各个部分。...“Eager execution” 还有助于调试和监控运行中的代码，您可以使用 Python 调试程序检查变量、层及梯度等对象。...为此，您可以利用装饰器 “@tf.function” 封装 “train”。...()” 也会自动进行转换。
架构的其余部分则保持不变，同时充分利用学生和教师之间的共有隐藏层的大小，从两层中去除一层以减少层数。...(distilbert.call)v tf.function https://tensorflow.google.cn/guide/function 这里，我们将 Keras 模型中调用的函数call...传递给 tf.function。...借助 get_concrete_function，我们可以用 callable 跟踪带有特定签名和形状的 call 函数： concrete_function = callable.get_concrete_function...tf.TensorSpec([None, 384], tf.int32, name="attention_mask")]) 通过调用 get_concrete_function，我们将模型的 TensorFlow 算子跟踪编译为由两个形状张量
急切执行和tf.function专门用于简化 TensorFlow 代码动态过程，并使其他开发人员更容易理解预编写的代码。 管理和跟踪变量是 TF 1.x 中另一个复杂的过程。...在以下示例中，必须跟踪权重和偏差变量，其形状的定义应远离模型的创建。...在 TF 2.0 代码中，训练参数不再传递给每个层，因为模型会自动处理该参数。...该功能由tf.function装饰器注解，以实现签名，基于图的优点以及自动控件的依赖关系。 写入此自定义层后，即可在tf.keras模块中的任何位置使用它。...normalizer_fn和activation_fn函数应分为各自的层。 请注意，TF-Slim 层的参数名称和默认值与tf.keras层不同。
比如，这是一个具有不可训练权重的层： 6）层可以递归地嵌套，以创建更大的计算块。每一层将跟踪其子层的权重 (包括可训练的和不可训练的)。 7）层会在前向传递时创建损失。这对于正则化损失特别有用。...子层创建的损失由父层递归跟踪。 8）这些损失在每次向前传递开始时由顶层清除 —— 它们不会累积。“layer.losses” 总是只包含在 “最后一次” 前向传递时产生的损失。...你可以通过将其包装在一个 tf.function 中来编译任何函数： 10）有些层，特别是 “BatchNormalization” 层和 “退 Dropout” 层，在训练和推理过程中会表现出不同的行为...11）有很多内置层是可用的，从 Dense 层到 Conv2D 层到 LSTM 层，再到 Conv2DTranspose 或 ConvLSTM2D。你要学会好好重用这些内置函数。...让我们实现一个非常简单的 hypernetwork：我们将使用前面定义的 “Linear” 层，并使用它生成另一个 “Linear” 层。
比如，这是一个具有不可训练权重的层： ? 6）层可以递归地嵌套，以创建更大的计算块。每一层将跟踪其子层的权重 (包括可训练的和不可训练的)。 ? 7）层会在前向传递时创建损失。...子层创建的损失由父层递归跟踪。 ? 8）这些损失在每次向前传递开始时由顶层清除 —— 它们不会累积。“layer.losses” 总是只包含在 “最后一次” 前向传递时产生的损失。...你可以通过将其包装在一个 tf.function 中来编译任何函数： ?...10）有些层，特别是 “BatchNormalization” 层和 “退 Dropout” 层，在训练和推理过程中会表现出不同的行为。...11）有很多内置层是可用的，从 Dense 层到 Conv2D 层到 LSTM 层，再到 Conv2DTranspose 或 ConvLSTM2D。你要学会好好重用这些内置函数。
, "咖啡"])print(tf.strings.length(t, unit="UTF8_CHAR"))r = tf.strings.unicode_decode(t, "UTF8”) # 这个地方会产生一个...自定义layer如果想要自定义层，比如不想使用dense层这种情况，可以通过继承的方式，自定义layer。...return self.activation(x @ self.kernel + self.bias) # 比较简单，直接wx+b如果想要自定义一个简单层，可以通过更轻便的方法，比如说把一个公式变成一个层，...用起来其实没区别，问题是转换之后速度会提升。tf2.0的新特性。...Raxis, ...Dn]whereRaxis = sum(Daxis(i))输入同样是一个tensor的list，不同的是，输出的结果不会提高维度，但是shape会变。
模型（Model）与层（Layer） 基础示例：多层感知机（MLP） 数据获取及预处理：tf.keras.datasets 模型的构建：tf.keras.Model 和 tf.keras.layers...：数据集的构建与预处理 数据集对象的建立 数据集对象的预处理 数据集元素的获取与使用 实例：cats_vs_dogs 图像分类 @tf.function ：Graph Execution 模式 * @...tf.function 基础使用方法 @tf.function 内在机制 AutoGraph：将 Python 控制流转换为 TensorFlow 计算图 使用传统的 tf.Session tf.TensorArray...TPU 简介 什么是 TPU 为什么使用 TPU TPU 性能 TPU 环境配置 免费 TPU：Google Colab Cloud TPU TPU 基础使用 扩展 TensorFlow Hub...中文社区交流讨论） （英文）https://github.com/snowkylin/tensorflow-handbook/releases （英文的疑问或建议可在 GitHub issue 中提出，会以英文回答
为什么研究人员喜欢 PyTorch？ 简单。它与 numpy 类似，非常具有 python 风格，并且可以轻松地与其他 Python 生态系统集成。...因此，如果 PyTorch 在研究人员中变得如此受欢迎，为什么它在工业上没有获得同样的成功呢？很明显，第一个答案就是惯性。...你可以使用跟踪或脚本模式将常规 PyTorch 模型转换为 TorchScript。跟踪采用一个函数和一个输入，记录使用该输入执行的操作，并构造 IR。跟踪虽然简单明了，但也有其缺点。...这使 TensorFlow 与 PyTorch 都面临着各自的问题，并且它们以基本相同的方式来解决——你可以跟踪代码（tf.function）或重新解释 Python 代码（Autograph）。...虽然确实可以使用tf.function 批注将 eager 代码转换成静态图形，但这绝不是一个无缝的过程（PyTorch 的TorchScript 也存在类似的问题）。
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