【小白学习tensorflow教程】三、TF2新特性@tf.function和AutoGraph

@Author：Runsen

19年接触tensorflow1.X，看过1.X的官方文档、到19年暑假的时候，我记得tensorflow2的发布。tensorflow2抛弃了tf.seesion，tf.placeholder。

AutoGraph 是 Tensorflow 2.0 新功能之一。

function or seesion

在tensorflow1.X，计算任何东西，必须在会话中启动图。Tensorflow 最大的思想是将所有的数值计算都表达为一个计算图。

下面的代码在1.X更常用。唯一的区别是不需要在最后关闭会话，因为它会自动关闭。

with tf.Session() as sess: print(sess.run(c))

  

 

  
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但是到了tensorflow2，没有了tf.seesion，

Tensorflow 2.0 的主要变化之一是删除了tf.Session对象。

这种变化迫使用户以更好的方式组织代码：不再tf.Session需要传递对象，而只是可以通过简单的修饰加速的 Python 函数。

请参考：官方文档 Functions，而不是 Sessions

为了在 Tensorflow 2.0 中定义图形，我们需要定义一个 Python 函数并用@tf.function.

import tensorflow as tf

@tf.function
def compute_z1(x, y):
  return tf.add(x, y)

@tf.function
def compute_z0(x):
  return compute_z1(x, tf.square(x))

z0 = compute_z0(2.)
z1 = compute_z1(2., 2.)
print(z0,z1)
# tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32) tf.Tensor(4.0, shape=(), dtype=float32)


  

 

  
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@tf.function是函数的装饰器。“TensorFlow 函数”将计算定义为 TensorFlow 操作图，具有命名参数和显式返回值。

AutoGraph

在TensorFlow 2.0中，默认情况下启用了eager 模式。 对于用户而言直观且灵活（运行一次性操作更容易，更快

AutoGraph主要是可以将一些常用的Python代码转化为TensorFlow支持的Graph代码

下面是官方代码

def square_if_positive(x): if x > 0: x = x * x else: x = 0.0 return x
# eager 模式
print('Eager results: %2.2f, %2.2f' % (square_if_positive(tf.constant(9.0)), square_if_positive(tf.constant(-9.0))))

# graph 模式
tf_square_if_positive = tf.autograph.to_graph(square_if_positive)
with tf.Graph().as_default():
  # The result works like a regular op: takes tensors in, returns tensors.
  # You can inspect the graph using tf.get_default_graph().as_graph_def() g_out1 = tf_square_if_positive(tf.constant( 9.0)) g_out2 = tf_square_if_positive(tf.constant(-9.0)) with tf.compat.v1.Session() as sess: print('Graph results: %2.2f, %2.2f' % (sess.run(g_out1), sess.run(g_out2)))

  

 

  
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上面定义了一个square_if_positive函数，TensorFlow 2.0的eager先执行，

然而这是TensorFlow 1.x所不支持的eager模式，但是使用AutoGraph可以将这个函数转为Graph函数，其可以在Graph模式下运行（tf2 没有Session，Graph模式是tf1.x的特性，想使用tf1.x的话需要调用tf.compat.v1）。

在tensorflow中，Graph execution or eager execution ？

eager模式和Graph模式的结果是一样的，但是官方说明Graph模式更高效，并给出具体的示例：

def huber_loss(a):
  if tf.abs(a) <= delta: loss = a * a / 2
  else: loss = delta * (tf.abs(a) - delta / 2)
  return loss

  

 

  
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上面代码默认使用 Eager Execution，但是操作会比较慢。

为了给图执行做好准备，你需要重写代码，使用 tf.cond() 等语句，但是这很繁琐且难以实现。AutoGraph 可以自动完成该转换，保持 Eager 编程的简易性，同时还提升了计算图执行的性能。

@autograph.convert()
def huber_loss(a):
  if tf.abs(a) <= delta: loss = a * a / 2
  else: loss = delta * (tf.abs(a) - delta / 2)
  return loss

  

 

  
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对应官方链接：https://blog.tensorflow.org/2018/07/autograph-converts-python-into-tensorflow-graphs.html

文章来源: maoli.blog.csdn.net，作者：刘润森！，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：maoli.blog.csdn.net/article/details/119274472