在使用keras的tensorflow 2.0中，模型不会急于执行

在使用Keras的TensorFlow 2.0中，模型不会急于执行是因为TensorFlow 2.0采用了延迟执行的方式。延迟执行是指在定义模型时，不会立即执行计算图，而是在实际运行模型时才会执行计算图。

这种延迟执行的方式带来了一些优势。首先，它提供了更好的代码可读性和易用性，因为用户可以像编写Python代码一样定义模型，而不需要关注底层的计算图细节。其次，延迟执行使得模型的调试和错误排查更加方便，因为用户可以在定义模型后，通过打印模型的中间结果来检查模型的正确性。

在TensorFlow 2.0中，模型的执行是通过调用model.fit()或model.predict()等方法来触发的。当调用这些方法时，TensorFlow会根据模型的定义构建计算图，并执行相应的计算操作。

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