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。...函数，而不是会话 session.run() 调用几乎就像一个函数调用：指定输入和要调用的函数，然后返回一组输出。...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。...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。
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。...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 ?...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。...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 TensorFlow 2.0 的新功能 和 标准化 Keras 等近期发布的文章中，我们介绍过它的新功能和平台的发展方向。...注：Colab 链接 https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb#recent=true 函数，而非会话 下面我们深入介绍 2.0...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。...“tf.function” 中内置 Autograph，因此您无需任何特殊操作便可获取以用图表效率运行的 “if” 或 “for” 子句。...您也可选择在 “@tf.function” 中仅封装部分运算，从而获得所需行为。 此外，TensorFlow 2.0 完全支持 Estimator。请参阅新教程，了解提升树和模型理解的相关内容。
会话 在1.x版本中，会话（session）是客户端程序与TensorFlow系统进行交互的接口，我们定义好的计算图必须在会话中执行。...大多数情况下我们只需要创建一次会话和计算图，之后我们可以在会话中反复执行整个计算图或者其中的某些子图。...为了保留静态图的优势（例如性能优化和可移植性等），TensorFlow2.0提供了“tf.function”方法，使用“tf.function”修饰的python函数，TensorFlow可以将其作为单个图来运行...使用函数而不是会话 在TensorFlow 1.x中，我们使用“session.run()”方法执行计算图，“session.run()”方法的调用类似于函数调用：指定输入数据和调用的方法，最后返回输出结果...为了保留静态图的一些优势，例如性能优化以及重用模块化的TensorFlow函数等，在TensorFlow2.0中，我们可以使用“tf.function()”来修饰python函数以将其标记为即时（Just-In-Time
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. (1)静态计算图 python #在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。...([x,y],separator=" ") (3)TensorFlow2.0的Autograph 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...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。
相当于在 tensorflow1.0执行了类似下面的语句。 ? 第二件事情是执行计算图。 相当于在 tensorflow1.0中执行了下面的语句： ?...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...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。
函数，不是会话 ---- 调用session.run()几乎像是一个函数调用：你指定输入和需要调用的函数，然后你得到输出集合。...在TensorFlow 2.0中，你可以用tf.function来装饰一个Python函数来使用JIT编译，这样TensorFlow会将它当成一个单独的图来执行。...这使得TensorFlow可以得益于图模式： 性能：函数可以被优化（节点剪枝、核融合等） 便携式：函数可以被导出/导入，用户可以复用和分享模块化的TensorFlow函数 # TensorFlow...在TensorFlow 2.0中，用户应该讲代码按需重构为一些小函数。...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。
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。...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。例如使用tf.print而不是print....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...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。
本指南基于您对 TensorFlow 1.x 有一定的了解的前提，为您介绍在 TensorFlow 2.0 中的开发有什么不同。...API 整理 在 TensorFlow 2.0 中，有许多 1.X 的 API 被删除或移动 了。...相比之下，TensorFlow 2.0 executes eagerly（如正常使用 Python 一样）在 2.0 的版本中，其 graphs（抽象语法树）和 sessions 在实现的细节上应该是一样的...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（ Just-In-Time ）编译，以便 TensorFlow 将其作为单个图运行...在 TensorFlow 2.0 中，用户应该根据需求将代码重构为更小的函数。
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。...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.
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。...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.
用 eager execution 运行和调试，然后在图形上使用 tf.function。TensorFlow 2.0 默认用 eager execution 运行，以便于轻松使用和顺利调试。...在 TensorFlow 2.0 中，我们正在通过标准化交换格式和调整 API 来改进跨平台和组件的兼容性和奇偶性（parity）。...TensorFlow.js 在 web 浏览器或服务器端部署模型，还支持在 JavaScript 中定义模型和在 web 浏览器中使用类似 Keras 的 API 直接训练模型。...为研究提供强大的实验工具 TensorFlow 使得从概念到代码和从模型到出版物中获取新想法变得更加容易。...然而，2.0 中的更改意味着原始检查点中的变量名可能会更改，所以使用 2.0 之前的检查点而代码已转化为 2.0 时，可能无法保证有效。
Keras 与 Eager Execution 更紧密地结合至 TensorFlow 并成为默认选项，并以原生 Python 的方式执行函数，TensorFlow 2.0 让开发应用的体验变得更接近于原生...为了能够在不同运行时环境（如云、Web、浏览器、Node.js、移动端以及嵌入式系统）中运行模型，我们使用了标准化的文件结构 SavedModel 。...让开发者在TensorFlow 中运行模型的同时，可以通过 TensorFlow Serving 部署模型，通过 TensorFlow Lite 部署至移动或嵌入式系统中，并且在浏览器或 Node.js...在使用 TensorFlow 建模时，有效获取训练和验证数据至关重要。...虽然我们仍保留了传统的基于会话（Session）的开发模式，但我们建议使用基于 Eager Execution 的更接近原生 Python 的开发模式。
在本节中，我们将简要介绍一下如何在每个人中使用它。 tf.autograph函数 到目前为止，我们已经看到了如何从 Python 函数创建 TensorFlow 图的代码。...通过使用-h参数运行工具，可以在每个步骤中获取详细说明： saved_model_cli -h 可以通过在命令名称后调用-h参数来获取特定命令的说明。...这些函数可以是普通的 Python 函数，但如果在另一个以tf.function注解的函数中调用它们，则仍可以在图模式下运行。...构建函数后，可以添加tf.function注解以在图模式下运行该函数，以及 TF 1.x 中等效的tf.Session.run调用的效率。...由于 TF-Slim 打包在tf.contrib.layers库下，因此即使在兼容性模块中，它也无法在 TF 2.0 中使用。
融合算子的另一项用途是提供高阶接口，以定义量化等复杂转换，否则此类转换将无法实现，或难以在更细化的层面上完成。...如要获取基于 RNN 的模型以利用 TensorFlow Lite 中的高效 LSTM 融合算子，这是最简单的方式。...： 将复合算子打包至 tf.function 中。...在 TensorFlow 模型源代码中，使用 experimental_implements 函数注释标识复合算子并将其抽象为 tf.function。 编写转换代码。...在 prepare-composite-functions 传递中，插入转换代码。 调用 TensorFlow Lite 转换器。
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。...左侧的具体函数专门用于x=2，因此 TensorFlow 成功将其简化为始终输出 8（请注意，函数定义甚至没有输入）。右侧的具体函数专门用于 float32 标量张量，无法简化。...探索函数定义和图形 您可以使用graph属性访问具体函数的计算图，并通过调用图的get_operations()方法获取其操作列表： >>> concrete_function.graph <tensorflow.python.framework.func_graph.FuncGraph...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。...但是，在某些情况下，您可能希望停用此自动转换——例如，如果您的自定义代码无法转换为 TF 函数，或者如果您只想调试代码（在急切模式下更容易）。
PyTorch基本特性： 与TensorFlow不同，PyTorch库使用动态更新的图形进行操作 。 这意味着它可以在流程中更改体系结构。...一些公司使用的服务器在 运行 Python 时开销太大。 移动。你无法在移动二进制文件中嵌入 Python 解释器。 服务。功能全面，例如无停机更新模型，在模型之间无缝切换，在预测时进行批处理等。...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。例如，它无法捕获未执行的控制流。再如，如果执行条件块，则无法捕获条件块的错误块。...TensorFlow Eager 模式无法导出到非 Python 环境，无法优化，无法在移动设备上运行等。...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）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
