ios开发中计算代码运算时间_Tensorflow2.0和Tensorflow1.x的计算区别

TensorFlow 2 是一个与 TensorFlow 1.x 使用体验完全不同的框架&＃xff0c;TensorFlow 2 不兼容TensorFlow 1.x 的代码&＃xff0c;同时在编程风格、函数接口设计等上也大相径庭&＃xff0c;TensorFlow 1.x的代码需要依赖人工的方式迁移&＃xff0c;自动化迁移方式并不靠谱。

TensorFlow 2 支持动态图优先模式&＃xff0c;在计算时可以同时获得计算图与数值结果&＃xff0c;可以代码中调试实时打印数据&＃xff0c;搭建网络也像搭积木一样&＃xff0c;层层堆叠&＃xff0c;非常符合软件开发思维。

以简单的a &＃43; b的相加运算为例&＃xff0c;在 TensorFlow 1.x 中&＃xff0c;首先创建计算图, 创建计算图的过程就类比通过符号建立公式 &＃61; &＃43; 的过程&＃xff0c;仅仅是记录了公式的计算步

骤&＃xff0c;并没有实际计算公式的数值结果&＃xff0c;需要通过运行公式的输出端子&＃xff0c;并赋值 &＃61;2.0, &＃61; 4.0才能获得的数值结果

tensorflow 1.x

接下来我们使用 TensorFlow 2 来完成a&＃43;b运算

tensorflow 2.0

运行结果

这种运算时同时创建计算图 &＃43; 和计算数值结果a&＃43;b的方式叫做命令式编程&＃xff0c;也称为动态图优先模式。TensorFlow 2 和 PyTorch 都是采用动态图(优先)模式开发&＃xff0c;调试方便&＃xff0c;所见即所得。一般来说&＃xff0c;动态图模型开发效率高&＃xff0c;但是运行效率可能不如静态图模式&＃xff0c;TensorFlow 2 也支持通过 tf.function 将动态图优先模式的代码转化为静态图模式。