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。...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...tensor_list = [] @tf.function #加上这一行切换成Autograph结果将不符合预期！！！
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。.... 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。...import numpy as np import tensorflow as tf @tf.function def np_random(): a = np.random.randn(3,3...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.
避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable. python x = tf.Variable(1.0,dtype=tf.float32) @tf.function def outer_var...当我们第一次调用这个被@tf.function装饰的函数时，后面到底发生了什么？...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。...2，避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable....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
因此，一般建议调用@tf.function时应传入Tensor类型。 ?...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。...2，避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable。...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
资深人士示例 展示如何命令式地编写正向传递、如何使用 GradientTape 编写自定义训练循环，以及如何使用 tf.function 自动编译代码（仅需一行代码！）...为此，您可以利用装饰器 “@tf.function” 封装 “train”。...“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。...@tf.function def train(model, optimizer): train_ds = mnist_dataset() step = 0 loss = 0 accuracy =...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。
避免用户在添加 @tf.function 时重写代码，AutoGraph 会将 Python 构造的一个子集转换成 TensorFlow 等价物。...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。...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。...结合 tf.data.Datasets 和 @tf.function 在迭代适合内存的训练数据时，可以使用常规的 Python 循环。...如果您想使用 AutoGraph 的等效图操作替换 Python 循环，可以通过将代码包装在 tf.function() 中，充分利用数据集异步预取 / 流功能来实现。
TFRecord 格式存储 2. tf.function 高性能 3. tf.TensorArray 支持计算图特性 4. tf.config 分配GPU 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1...train_dataset: plt.title('cat' if label==0 else 'dog') plt.imshow(img.numpy()) plt.show() 2. tf.function...高性能 TF 2.0 默认 即时执行模式（Eager Execution），灵活、易调试 追求高性能、部署模型时，使用图执行模式（Graph Execution） TF 2.0 的 tf.function...模块 + AutoGraph 机制，使用 @tf.function 修饰符，就可以将模型以图执行模式运行 注意：@tf.function修饰的函数内，尽量只用 tf 的内置函数，变量只用 tensor
（使用tf.function时，有副作用的代码会按照代码顺序执行）。 TensorFlow 1.X 要求用户手动构建静态图，并通过sess.run来执行。...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。...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。...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。...通过tf.function()来封装你的代码，可以充分利用数据集异步预抓取/流式特性，它会用AutoGraph将Python迭代器替换为等价的图操作。
import tensorflow as tf #打印时间分割线 @tf.function def printbar(): today_ts = tf.timestamp()%(24*60*60...# 测试train_step效果 features,labels = next(ds.as_numpy_iterator()) train_step(model,features,labels) @tf.function...activation = "relu") self.dense3 = layers.Dense(1,activation = "sigmoid") # 正向传播 @tf.function...[-1])) tf.print("init loss:",loss) tf.print("init metric",metric) 3，训练模型 #使用autograph机制转换成静态图加速 @tf.function...@tf.function def train_model(model,epochs): for epoch in tf.range(1,epochs+1): loss, metric
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）。...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。
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。...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。...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。
如tf.Variable,tf.constant,tf.function,tf.GradientTape,tf.nn.softmax... 如果把模型比作一个房子，那么第三层API就是【模型之砖】。...import tensorflow as tf from tensorflow.keras import models,layers,optimizers,losses,metrics #打印时间分割线 @tf.function...tf.keras.metrics.Mean(name='valid_loss') valid_metric = tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(name='valid_mae') @tf.function...model.trainable_variables)) train_loss.update_state(loss) train_metric.update_state(labels, predictions) @tf.function...predictions) valid_loss.update_state(batch_loss) valid_metric.update_state(labels, predictions) @tf.function
如tf.Variable,tf.constant,tf.function,tf.GradientTape,tf.nn.softmax... 如果把模型比作一个房子，那么第三层API就是【模型之砖】。...python import tensorflow as tf #打印时间分割线 @tf.function def printbar(): ts = tf.timestamp() today_ts...5000) 使用autograph机制转换成静态图加速 python w = tf.Variable(tf.random.normal(w0.shape)) b = tf.Variable(0.0) @tf.function...python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,losses,metrics,optimizers #打印时间分割线 @tf.function...optimizers.SGD(learning_rate=0.001) linear = layers.Dense(units = 1) linear.build(input_shape = (2,)) @tf.function
在保存成savedmodel的过程中，需要使用get_concrete_function函数把一个tf.function标注的普通的python函数变成带有图定义的函数。...@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec([None], tf.int32, name='x')]) def cube(z): #实现输入的立方 return...可以给 由@tf.function标注的普通的python函数，给它加上input_signature, 从而让这个python函数变成一个可以保存的tensorflow图结构（SavedModel）...举例说明函数的用法： @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec([None], tf.int32, name='x')]) def cube(z): return...tf.constant([1., 2., 3.]))) except ValueError as ex: print(ex) print(cube(tf.constant([1, 2, 3]))) # @tf.function
test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy') # 定义训练过程，使用梯度下降法 @tf.function...# 计算训练损失 train_loss(loss) # 计算训练精确度 train_accuracy(label, predictions) # 定义测试过程 @tf.function...补充说明 When you annotate a function with tf.function, you can still call it like any other function....使用@tf.function 修饰函数的时候，将会被编译成图，这意味着你将运行的更快，在GPU或TPU上。
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。...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。...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。...python import tensorflow as tf # 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。...# 使用autograph构建静态图 @tf.function def strjoin(x,y): z = tf.strings.join([x,y],separator = " ")
) dy2_dx2 = tape2.gradient(dy_dx,x) tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32) # 可以在autograph中使用 @tf.function...tf.Variable(0.0,name = "x",dtype = tf.float32) optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01) @tf.function...tf.Variable(0.0,name = "x",dtype = tf.float32) optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01) @tf.function...1.0) b = tf.constant(-2.0) c = tf.constant(1.0) y = a*tf.pow(x,2)+b*x+c return(y) @tf.function
新版本亮点包括如下： oneDNN 的性能改进； DTensor 的发布，这是一种新 API，可用于从数据并行无缝迁移到模型并行； 对核心库进行了改进，包括 Eigen、tf.function 统一以及对...Windows 的 WSL2 的新支持； 还为 tf.function retracing 和 Keras 优化器发布了新的实验性 API。 ...dtensor_ml_tutorial 将 DTensors、Keras 联合使用：https://www.tensorflow.org/tutorials/distribute/dtensor_keras_tutorial tf.function...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。
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