在TensorFlow2.x中执行TensorFlow1.x代码的静态图执行模式
【摘要】 在TensorFlow2.x中执行TensorFlow1.x代码的静态图执行模式
改为图执行模式 TensorFlow2虽然和TensorFlow1.x有较大差异,不能直接兼容。但实际上还是提供了对TensorFlow1.x的API支持
TensorFlow 2中执行或开发TensorFlow1.x代码,可以做如下处理:
导入TensorFlow时使用
i...
在TensorFlow2.x中执行TensorFlow1.x代码的静态图执行模式
改为图执行模式
TensorFlow2虽然和TensorFlow1.x有较大差异,不能直接兼容。但实际上还是提供了对TensorFlow1.x的API支持
TensorFlow 2中执行或开发TensorFlow1.x代码,可以做如下处理:
- 导入TensorFlow时使用
import tensorflow.compat.v1 as tf
- 1
- 禁用即时执行模式
tf.disable_eager_execution()
- 1
简单两步即可
举例
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_eager_execution()
node1 = tf.constant(3.0)
node2 = tf.constant(4.0)
node3 = tf.add(node1,node2)
print(node3)
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由于是图执行模式,这时仅仅是建立了计算图,但没有执行
定义好计算图后,需要建立一个Session,使用会话对象来实现执行图的执行
sess = tf.Session()
print("node1:",sess.run(node1))
print("node2:",sess.run(node2))
print("node3:",sess.run(node3))
Session.close()
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文章来源: blog.csdn.net,作者:北山啦,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/114343184
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