y.shape （2）变量张量 python # 常量值不可以改变，常量的重新赋值相当于创造新的内存空间 c = tf.constant([1.0,2.0]) # 变量的值可以改变，可以通过assign...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。
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。而静态计算图构建完成之后几乎全部在TensorFlow内核上使用C++代码执行，效率更高。...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。...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。...不需要使用会话了，一些都像原始的Python语法一样自然。 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。
的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 的使用 使用 GPU 加速 从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了，在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法...TensorFlow2.0则采用了动态图机制（1.x版本的Eager Execution在2.0中成为了默认的执行方式），我们可以像执行普通的python程序一样执行TensorFlow的代码，而不再需要自己预先定义好静态图...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...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...我们可以使用tf.function来将python程序转换为TensorFlow的静态计算图，这样就可以保留TensorFlow1.x版本中的静态计算图的一些优势。 4.
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！）...注：API 参考 链接 https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf 安装 若要安装 Alpha 版，我们建议您创建一个新的虚拟环境并使用...Keras 的 “fit()” 适用于很多情况，但是，需要更高灵活性的开发者现在可以有更多选择。...“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。...在训练循环中，我们使用 “if”、“for” 和 “print()” 等 Python 语句。 一旦代码运行正常，您便会想要获得图表优化和效率。
TensorFlow AutoGraph 是 TensorFlow 中的一个重要特性，它允许开发者使用普通的 Python 语法编写高效的 TensorFlow 图（graph）。...这意味着开发者在编写动态和条件逻辑时，无需使用复杂的 TensorFlow API（如 tf.cond 和 tf.while_loop），而是可以直接使用 Python 的控制流语句。...图优化包括操作融合、内存优化、多线程和分布式执行等策略，这些都有助于提高模型训练和推理的速度。这对于在 GPU 或 TPU 上运行的大型模型训练尤其重要。...简化代码的图转换：AutoGraph 通过提供简单的装饰器（如 @tf.function）使得将普通函数转换为 TensorFlow 图操作变得简单。...例如，TensorFlow 提供了 tf.autograph.to_code 函数，可以显示给定函数转换后的代码。
TFRecord 格式存储 使用该种格式，更高效地进行大规模的模型训练 ?...import random import os import tensorflow as tf # 使用前一节 kaggle 上的 猫狗数据集 train_data_dir = "....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...、numpy 数组 被修饰的函数 F(X, y) 可以调用get_concrete_function 方法，获得计算图 graph = F.get_concrete_function(X, y) 3.
而TensorFlow 2.0可以像Python普通程序那样直接执行，其中的Graph和Session更像是实现细节。...而TensorFlow 2.0可以像Python普通程序那样直接执行，其中的Graph和Session更像是实现细节。...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。...---- 当迭代使用内存中的训练数据时，可以用普通的Python迭代来完成，否则，tf.data.Dataset是最好的从硬盘流式使用训练数据的方法。
上篇我们介绍了Autograph的编码规范，本篇我们介绍Autograph的机制原理。 一，Autograph的机制原理 当我们使用@tf.function装饰一个函数的时候，后面到底发生了什么呢？...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。
@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 ：TensorFlow 动态数组 * tf.config：GPU 的使用与分配 * 指定当前程序使用的 GPU 设置显存使用策略...针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy 中为我们提供了若干种分布式策略，从而能够更高效地训练模型。...Go 在中国乌镇围棋峰会上，与世界第一棋士柯洁比试，并取得了三比零全胜战绩。...使用 AI Platform 中的 Notebook 建立带 GPU 的在线 JupyterLab 环境 在阿里云上使用 GPU 实例运行 Tensorflow（Ziyang） 部署自己的交互式 Python
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...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。
和auto-graph如果想要把python本身的函数，转成tf的图，需要用以下内容。...，而且这个在GPU上表现的会更好。...函数签名与图结构由于python是弱类型语言，如果不对函数进行类型的规范，容易出错。函数签名的意思就是给函数做输入的类型规范。...tf.function目的是把普通python函数转换成tf的图从而实现加速。...，tf虽然比pytorch复杂一些，好在tf的官方文档真的很好用，而且2.0之后也友好很多，建议首先参考官方文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf
前几章重点介绍了如何… 技术要求 为了运行本章中给出的代码摘录，您将需要以下硬件和软件： TensorFlow 2.0（TF 2.0）或更高版本（CPU 或 GPU 版本都足够） Python 3.4+...TF 2.0 将 Python-TensorFlow 耦合提升到了一个全新的水平。 新引入的 AutoGraph（tf.autograph）函数使用户可以使用本机 Python 语法编写图的代码。...我们将几乎在所有地方都使用SavedModel工件。 首先，让我们首先编写一个简单的 Python 函数来计算平方。...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。...TF 2.0 代码比以前的 TF 1.x 代码更加 Python 化和简洁。
input_signature的好处： 1.可以限定函数的输入类型，以防止调用函数时调错， 2．一个函数有了input_signature之后，在tensorflow里边才可以保存成savedmodel...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。...), dtype=tf.int32, name=’x’)) tf.Tensor([ 1 8 27], shape=(3,), dtype=int32) get_concrete_function的使用...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
您的数据集中可能有成千上万的图像。 由于硬件内存（CPU 内存或 GPU 内存）的限制，我们无法将所有图像存储到内存中。 tf.data.Dataset提供了构建此管道的有效方法。...这些 GPU 或 TPU 中的每一个都有自己的内存限制（例如，NVIDIA 的 1080Ti GPU 具有 11 GB 的可用内存，而 Tesla V100 GPU 具有 16 GB 的可用内存）。...函数式 API 函数式 API 比顺序 API 可以构建更高级的模型。 例如，如果您需要一个具有多个输入和多个输出的模型，则无法使用顺序 API。 函数式 API 提供了这种灵活性。...用tf.function注解函数时，它仍然像任何其他 Python 函数一样工作，但是将被编译成图，这提供了诸如执行速度更快，GPU 和 TPU 加速之类的好处，并且可以轻松导出到SavedModel。...并非所有函数都需要使用tf.function进行注解，因为在带注解的函数内部调用的任何函数也将在图模式下运行。
TensorFlow的层次结构从低到高可以分成如下五层。 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资源池。 第二层为C++实现的内核，kernel可以跨平台分布运行。...第三层为Python实现的操作符，提供了封装C++内核的低级API指令，主要包括各种张量操作算子、计算图、自动微分....第四层为Python实现的模型组件，对低级API进行了函数封装，主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...第五层为Python实现的模型成品，一般为按照OOP方式封装的高级API，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。...下面的范例使用TensorFlow的中阶API实现线性回归模型。 TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。
TensorFlow的层次结构 TensorFlow中5个不同的层次结构： 硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资源池...第四层为Python实现的模型组件，对低级API进行了函数封装，主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...第五层为Python实现的模型成品，一般为按照OOP方式封装的高级API，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。...下面代码在GPU上面测试不通过，有人说可以在CPU上面跑通 python # 要使用CPU则在代码最上面加上下面两行代码 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES...使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。
TensorFlow的层次结构从低到高可以分成如下五层。 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资源池。 第二层为C++实现的内核，kernel可以跨平台分布运行。...第三层为Python实现的操作符，提供了封装C++内核的低级API指令，主要包括各种张量操作算子、计算图、自动微分....第四层为Python实现的模型组件，对低级API进行了函数封装，主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...第五层为Python实现的模型成品，一般为按照OOP方式封装的高级API，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。...使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。
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...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。...您不一定要使用 Keras 的 fit() API 来集成。 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。
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。...您不一定要使用Keras’s.fit()API来进行这些集成。 组合tf.data.Datasets和@tf.function 迭代加载到内存的训练数据时，可以随意使用常规的Python迭代。...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。
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