在第1部分中，我们已经知道了如何将TF1.x代码转换为其eager的代码，然后又将eager的代码通过tf.function转换为图表示代码，并遇到了在该函数中创建状态(tf.Variable)时由于eager

Tensorflow无人车使用移动端的SSD(单发多框检测)来识别物体及Graph的认识熟悉了Graph计算图以及在Tensorflow2.0中function(是1.0版本的Graph的推荐替代)的相关知识介绍这个tf.function

AutoGraph是TF提供的一个非常具有前景的工具,它能够将一部分python语法的代码转译成高效的图表示代码.由于从TF2.0开始,TF将会默认使用动态图(eagerexecution),因此利用AutoGraph,在理想情况下,能让我们实现用动态图写(方便,灵活),用静态图跑(高效,稳定).但是!在使用的过程中,如无意外肯定是会有意外的,这篇文章就是指出一些AutoGraph和tf.func

自定义使用tf.function时的性能Tensorflow2.0中一个主要的改变就是移除tf.Session这一概念．这样可以帮助用户更好的组织代码，不用将tf.Session作为一个变量在Python

Tensorflow的JIT（just-in-time）是指在运行@tf.function修饰的python函数时，由jit、tf2xla和XLA一起完成一系列如子图构造、子图优化、图编译和图执行等操作

生成冻结后的pb文件使用tf2onnx将pb文件转为onnx文件将tf动态图冻结使用如下代码：defexport_frozen_graph(model,model_dir,name_pb):   f=tf.function

重大变化的简要摘要API清理急于执行没有更多的全局变量功能而不是会话惯用TensorFlow2.0的建议将代码重构为较小的函数使用Keras图层和模型来管理变量结合使用tf.data.Datasets和@tf.function

为了了解部署模型的性能，使用tf.function从程序中分离出拓扑图，这得益于AutoGraph和pyton中一些高质量的代码。

tf.function&&Autograph介绍以及使用要获得最佳性能并使模型可在任何地方部署，可以使用tf.function从程序中构建图。

知识补充：官方文档（GItHub）：TensorFlow2.0:Functions,notSessions.tensorflow2.x的转换模块@tf.function关于图执行（Graph）和立即执行

您可以使用tf.function程序制作图形。它是一种转换工具，可以从您的Python代码中创建与Python无关的数据流图。这将帮助您创建高性能和可移植的模型，并且需要使用SavedModel。

在TensorFlow2中，@tf.function装饰器允许Python函数成为TensorFlow图（或多或少），并可以导致一些性能提升。

目录本文主要粗浅的讲解tf.function的相关内容，主要分为两块内容，一是tf.function的作用（为什么要有tf.function）。

全局种子tf.random.set_seed(116)针对程序重新运行或者tf.function（类似于re-runofaprogram），保证随机操作顺序相同例如1重新运行程序tf.random.set_seed

这只是简单的对比，结果如下：方法时间tf.function1.5030秒/次fit1.9616秒/次cpu2.1381次/秒可能不同的配置会有不同的变化，这个只是简单的对比。importosimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportSequential,layersim

使用@tf.function如果必须要使用定制化的算法，可以在关键的地方使用@tf.function，大概可

一、@tf.function介绍可以将python函数编译成图易于将模型导出成为Tensorflow1.0的GraphDef+checkpoint或者Tensorflow2.0里的SavedModel使得

文章目录Eager执行AutoGraph性能优化：tf.function模型构建：tf.keras模型训练结语参考文献TensorFlow虽是深度学习领域最广泛使用的框架，但是对比PyTorch这一动态图框架

ValueError:Unknowngraph.Aborting.tensorflowtensorflow直接说原因，我遇到的原因，在自定义的函数标注tf.function中使用模型去预测的时候会出现这样的问题

一、前言有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。TensorFlow2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。静态计算图执行效率很高，但较难调试。而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。当然Autograph机制能够转换的代码并不是没有任何约束的，有一些编码规范需要遵

使用Tensorflow2.0实现Resnet-50，根据TF官方示例改写，分别用model.fit()和tf.function实现模型训练Tensorflow2.0对keras进行了集成，兼顾了易用性和灵活性

AutoGraph是TF提供的一个非常具有前景的工具,它能够将一部分python语法的代码转译成高效的图表示代码.由于从TF2.0开始,TF将会默认使用动态图(eagerexecution),因此利用AutoGraph,在理想情况下,能让我们实现用动态图写(方便,灵活),用静态图跑(高效,稳定).但是!在使用的过程中,如无意外肯定是会有意外的,这篇文章就是指出一些AutoGraph和tf.func

AutoGraph是TF提供的一个非常具有前景的工具,它能够将一部分python语法的代码转译成高效的图表示代码.由于从TF2.0开始,TF将会默认使用动态图(eagerexecution),因此利用AutoGraph,在理想情况下,能让我们实现用动态图写(方便,灵活),用静态图跑(高效,稳定).但是!在使用的过程中,如无意外肯定是会有意外的,这篇文章就是指出一些AutoGraph和tf.func

此时，TensorFlow2.0为我们提供了tf.function模块，结

目录tf.function()Autograph更多阅读python类的super和__init__()的关系：上一篇啰啰嗦嗦说了很多tf2.0中eagerexecution和autograph的一些特性

今天在构建模型时候，为了方便直接使用了tf2的内置函数tf.keras.layers.Averagetf.keras.layers.Add结果就是我在用@tf.function进行包裹的时候报错：/Volumes

为了获得峰值性能并使您的模型可以部署在任何位置，我们提供tf.function，您可以将其用作工具，从程序中生成图表。

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）4.7Tensorflow执行模式4.7.1EagerExecution与GraphExecution4.7.1.1GraphExecution（图模式）特点:预先定义计算图，运行时反复使用，不能改变速度更快，适合大规模部署，适合嵌入式平台TensorFlow的图执行模式是一

eager与静态图转换的那些坑eager模式:就是动态图调用方法:tensorflow2.0默认eager模式优点Python写法,方便调试缺点比自动图速度慢静态图模式:调用方法:需要在函数上方加上@tf.function

tf.function函数转换1.关于tf.function2.tf.function的实现3.关于@tf.function1.关于tf.functiontf.function的官方含义是“CreatesacallableTensorFlowgraphfromaPythonfunction

TensorFlow2.0的动态图和静态图切换part2在part1中，我们学习了如何使用tf.function将python函数转换成tf的静态图，也学习了转换时创建一个状态(tf.Variable)

这里需要有几个注意的点：1.装饰的函数中，参数尽量为Tensor，且shape和dtype都相同，因为当不同的数据输出时，tf.function生成不一样的图计算结构。

今天学习一下Tensorflow2.0的基础核心库，@tf.function，可以方便的将动态图的语言，变成静态图，在某种程度上进行计算加速TensorFlowLiteTensorFlow.JSTensorFlowExtended

在保存成savedmodel的过程中，需要使用get_concrete_function函数把一个tf.function标注的普通的python函数变成带有图定义的函数。下面的代码具体体现了input

开头：忘了tensorflow1吧，都过去了pipinstalltensorflow==2.0.0-alpha生态系统[email protected]转换成计算图tf.function

课程内容包括tensorflow基础数据类型、自定义模型和损失函数、自定义求导、tf.function、图结构等以及其在图像分类、房价预测上的实现。

（1）feed_dict和v1.placeholders成为函数参数；（2）fetches成为函数的返回值；之后，添加tf.function装饰器使其在图形中高效运行。

TensorFlow2.0教程-使用tf.function和AutoGraph提高代码性能原文地址：https://doit-space.blog.csdn.net/article/details/95041177

AutoGraph是TF提供的一个非常具有前景的工具,它能够将一部分python语法的代码转译成高效的图表示代码.由于从TF2.0开始,TF将会默认使用动态图(eagerexecution),因此利用AutoGraph,在理想情况下,能让我们实现用动态图写(方便,灵活),用静态图跑(高效,稳定).但是!在使用的过程中,如无意外肯定是会有意外的,这篇文章就是指出一些AutoGraph和tf.func