tf.compat 的目的是什么？

Question

tf.compat 模块的目的是什么？看起来这个模块中只是复制了整个 Tensorflow API。该文件指出

用于 Python 2 与 3 兼容性的函数。

那么为什么会有一个“v1”和一个“v2”子模块呢？tf.compat 具体解决了哪些兼容性问题？

Answer 1

tf.compat允许您编写适用于 TensorFlow 1.x 和 2.x 的代码。例如，下面的一段代码：

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_v2_behavior()
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [2])
    x2 = tf.square(x)
    print(sess.run(x2, feed_dict={x: [2, 3]}))
    # [4. 9.]

在 TensorFlow 1.15.0 和 2.0.0 上运行相同，即使会话和占位符在 2.x 中已弃用。同样，tf.compat.v2允许您使用 1.x 中 2.x 中引入的东西。此外，这些 API 也为未来提供了向后兼容性，因此如果在某个时候发布了 3.x 版本，那么自 2.x 的第一个版本以来，编写与版本无关的代码的机制就已经存在。

编辑：实际上应该更改有关 Python 模块的文档。最初，tf.compat只保留用于此目的的函数（直到 1.13 都是如此，请参阅所有模块文档）。但是，它后来被重新用于 TensorFlow 版本兼容性。