【tensorflow2.0】AutoGraph和tf.Module
有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。 TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。 动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。 静态计算图执行效率很高，但较难调试。 而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图 ...
原文：TensorFlow2.0教程30：使用tf.function和AutoGraph提高代码性能
在TensorFlow . 中，默认情况下启用了急切执行。 对于用户而言直观且灵活 运行一次性操作更容易，更快 ，但这可能会牺牲性能和可部署性。 要获得最佳性能并使模型可在任何地方部署，可以优先使用tf.function从程序中构建图。 因为有AutoGraph，可以使用tf.function构建高效性能的Python代码，但仍有一些陷阱需要警惕。 今天我们就来介绍一下tensorflow . ...
2019-09-26 15:40 0 1828 推荐指数：
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