【tensorflow2.0】AutoGraph和tf.Module
有三種計算圖的構建方式：靜態計算圖，動態計算圖，以及Autograph。 TensorFlow 2.0主要使用的是動態計算圖和Autograph。 動態計算圖易於調試，編碼效率較高，但執行效率偏低。 靜態計算圖執行效率很高，但較難調試。 而Autograph機制可以將動態圖轉換成靜態計算圖 ...
原文：TensorFlow2.0教程30：使用tf.function和AutoGraph提高代碼性能
在TensorFlow . 中，默認情況下啟用了急切執行。 對於用戶而言直觀且靈活 運行一次性操作更容易，更快 ，但這可能會犧牲性能和可部署性。 要獲得最佳性能並使模型可在任何地方部署，可以優先使用tf.function從程序中構建圖。 因為有AutoGraph，可以使用tf.function構建高效性能的Python代碼，但仍有一些陷阱需要警惕。 今天我們就來介紹一下tensorflow . ...
2019-09-26 15:40 0 1828 推薦指數：
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