一，Autograph编码规范总结 1，被@tf.function修饰的函数应尽可能使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...例如使用tf.print而不是print，使用tf.range而不是range，使用tf.constant(True)而不是True. 2，避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable.... 3，被@tf.function修饰的函数不可修改该函数外部的Python列表或字典等数据结构变量。...二，Autograph编码规范解析 1，被@tf.function修饰的函数应尽量使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...修饰的函数不可修改该函数外部的Python列表或字典等结构类型变量 tensor_list = [] # @tf.function #加上这一行切换成Autograph结果将不符合预期！！！
将特征聚合成有前途的新特征。 执行特征缩放： 标准化或归一化特征。...附录 D：TensorFlow 图 在本附录中，我们将探索由 TF 函数生成的图形（请参阅第十二章）。 TF 函数和具体函数 TF 函数是多态的，意味着它们支持不同类型（和形状）的输入。...它们代表将在实际值被馈送到占位符x并执行图形后流经图形的未来张量。...]])) # same shape: no trace 警告 如果您的函数具有 Python 副作用（例如，将一些日志保存到磁盘），请注意此代码只会在函数被跟踪时运行（即每次用新的输入签名调用 TF...在 TF 函数中处理变量和其他资源 在 TensorFlow 中，变量和其他有状态对象，如队列或数据集，被称为资源。
相比之下，TensorFlow 2.0立即执行（就像Python通常做的那样），在tf 2.0中，图形和会话感觉更像实现细节。...在TensorFlow 2.0中，您可以使用 tf.function() 来修饰Python函数以将其标记为JIT编译，使得TensorFlow将其作为单个图运行（Functions 2.0 RFC）。...在TensorFlow 2.0中，用户应将其代码重构为较小的函数，这些函数根据需要调用。...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。...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。
此参数可在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...在急切模式下可以使用此参数，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...此参数仅在急切模式下使用，在图模式中将使用配置中的值。 output_hidden_states（bool，可选）— 是否返回所有层的隐藏状态。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
一、Autograph使用规范 1、规范总结 1，被@tf.function修饰的函数应尽可能使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...2、规范解析 被@tf.function修饰的函数应尽量使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...第二件事情是执行计算图。 2、重新理解Autograph的编码规范 1，被@tf.function修饰的函数应尽量使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...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。...3，被@tf.function修饰的函数不可修改该函数外部的Python列表或字典等数据结构变量。 解释：静态计算图是被编译成C++代码在TensorFlow内核中执行的。
或 List[Dict[str, List[float]]），因此您可以在预处理期间以及在 PyTorch Dataloader 收集函数中使用此方法。...这些代理在每个请求中使用。 token (str或bool, 可选) — 用作远程文件的 HTTP bearer 授权的令牌。...此参数仅在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 output_hidden_states (bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。...此参数仅在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。...此参数可以在急切模式中使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。...在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。 add_prefix_space (bool, 可选, 默认为 False) — 是否在输入前添加一个初始空格。...这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。 add_prefix_space（bool，可选，默认为False）—是否在输入前添加一个初始空格。...Python 函数一样传递输入！...此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
一，Autograph编码规范概述 1，被@tf.function修饰的函数应尽可能使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。.... 3，被@tf.function修饰的函数不可修改该函数外部的Python列表或字典等数据结构变量。...二，Autograph编码规范说明 1，被@tf.function修饰的函数应尽量使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...2，避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable. # 避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable....3,被@tf.function修饰的函数不可修改该函数外部的Python列表或字典等结构类型变量 tensor_list = [] #@tf.function #加上这一行切换成Autograph结果将不符合预期
在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。...在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。...此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...此参数仅在急切模式下使用，在图模式中将使用配置中的值。 output_hidden_states（bool，可选）- 是否返回所有层的隐藏状态。...此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。...此参数可在急切模式中使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...在急切模式下可以使用此参数，在图模式下该值将始终设置为 True。
1，被@tf.function修饰的函数应尽量使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...解释：Python中的函数仅仅会在跟踪执行函数以创建静态图的阶段使用，普通Python函数是无法嵌入到静态计算图中的，所以在计算图构建好之后再次调用的时候，这些Python函数并没有被计算，而TensorFlow...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。...3,被@tf.function修饰的函数不可修改该函数外部的Python列表或字典等结构类型变量。 解释：静态计算图是被编译成C++代码在TensorFlow内核中执行的。...Python中的列表和字典等数据结构变量是无法嵌入到计算图中，它们仅仅能够在创建计算图时被读取，在执行计算图时是无法修改Python中的列表或字典这样的数据结构变量的。
在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。...这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。...此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...此参数可以在急切模式中使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...此参数可在急切模式中使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。...此参数可在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。
return_dict (bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。此参数可以在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...此参数在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。
TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。 动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。 静态计算图执行效率很高，但较难调试。...而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。...一，Autograph和tf.Module概述 前面在介绍Autograph的编码规范时提到构建Autograph时应该避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable....但是如果在函数外部定义tf.Variable的话，又会显得这个函数有外部变量依赖，封装不够完美。 一种简单的思路是定义一个类，并将相关的tf.Variable创建放在类的初始化方法中。...查看模型文件相关信息，红框标出来的输出信息在模型部署和跨平台使用时有可能会用到 !
tf.function tf.function是将采用 Python 函数并返回 TensorFlow 图的函数。...这样做的好处是，图可以在 Python 函数（func）中应用优化并利用并行性。 tf.function是 TensorFlow 2 的新功能。...(num) 请注意，由于我们使用的是单次迭代器，因此在同一程序运行中两次执行此代码会引发错误。...当要学习的类互斥时使用此函数，以使 softmax 层输出的概率总计为 1。 它被实现为在密集层上的激活。...，使用loss函数；当softmax函数用作 ANN 的最后一层的输出时，将使用此loss函数。
这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式下，该值将始终设置为 True。...此参数可在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。
这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。...在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。...Python 函数一样传递输入！...此参数可以在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。
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