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根据谷歌前实习生解释的一篇文章tensorflow eager mode.
基本上这是tensorflow中的一种模式,它允许编写命令式编码风格,就像使用numpy.所以应该没有明确的graph,session,session.run()了.当代码像Chainer/中一样运行时,隐式构建图形PyTorch.
它仍在积极开发中,性能仍然不尽如人意.您可以通过每晚构建来尝试它,pip同时期待一些有趣的新功能graph function,例如允许将子图调用为函数.随着框架的发展,这应该是默认模式tensorflow.
更新: Tensorflow团队已正式谈论它.
急切执行是一个必要的,逐个运行的界面,其中操作在从Python调用时立即执行.这使得TensorFlow开始变得更容易,并且可以使研究和开发更加直观.
无论是否启用了急切执行,绝大多数TensorFlow API都保持不变.因此,构造TensorFlow图的完全相同的代码(例如,使用层API)可以通过使用急切执行来强制执行.相反,大多数使用Eager编写的模型都可以转换为可以进一步优化和/或提取的图形,以便在不更改代码的情况下在生产中进行部署.
您可以在博客文章或自述文件中阅读更多相关信息.这仍然是一个预览版,所以你可能会遇到一些粗糙的边缘.
在您尝试时期待您的反馈.
更新:渴望模式现已在TF 1.7中正式发布.他们的网站上有一个很好的教程.我想现在每个人都知道它是什么,所有主要框架都汇聚在一起,动态神经网络.
更新:渴望模式将成为TF 2.0的默认模式,这是计划于 2018年晚些时候发布的下一个主要版本.
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