TensorFlow2.0教程30：使用tf.function和AutoGraph提高代碼性能
在TensorFlow 2.0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 ...
原文：使用@tf.function加快訓練速度
TensorFlow 默認的即時執行模式 Eager Execution 為我們帶來了靈活及易調試的特性，但為了追求更快的速度與更高的性能，我們依然希望使用 TensorFlow .X 中默認的圖執行模式 Graph Execution 。此時，TensorFlow 為我們提供了 tf.function 模塊，結合 AutoGraph 機制，使得我們僅需加入一個簡單的 tf.function 修飾 ...
2021-01-10 14:09 0 1024 推薦指數：
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