小鹿~
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TensorFlow 2.0 与 1.0 的区别与联系

一、TensorFlow 2.0 vs 1.0

对比举例：

TensorFlow 2.0 与 1.0 的区别与联系_第1张图片

1、TensorFlo 1.x（2015年开源）

  • session.run()
  • 全局化
  • sessions
  • API混乱

总的来说，tensorflow1.0存在文档和接口混乱、默认占用所有GPU的所有内存、使用繁琐、调试困难等问题。

2、TensorFlow 2.x（2019年2.0发布）

  • Eager execution
  • 不在全局化
  • Functions
  • API清理

TensorFlow 2.0删除了冗余API，使API更加一致（统一RNN，统一优化器），并通过Eager Execution更好地与Python运行时集成。

二、TensorFlow 2.0变化

TesorFlow2.0推荐使用tf.keras，tf.data 等高层库：

  • 用Eager模式搭建原型
  • 用tf.data处理数据
  • 用tf.feature_column提取特征
  • 用tf.keras搭建模型
  • 用tf.saved_model打包模型

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