TensorFlow 2.x与1.x版本有哪些不同之处

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作者
筋斗云
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TensorFlow 2.x 与 1.x 版本有以下不同之处:

  1. Eager Execution:TensorFlow 2.x 默认启用了 Eager Execution 模式,这意味着在执行代码时可以立即得到结果,不需要构建计算图。而 TensorFlow 1.x 需要先构建计算图,然后再执行。

  2. Keras 集成:TensorFlow 2.x 将 Keras 作为其高级 API 的一部分,使得模型的构建、训练和评估更加简单和直观。

  3. tf.function:TensorFlow 2.x 引入了 tf.function,可以将 Python 函数转换为 TensorFlow 计算图,提高代码的执行效率。

  4. 移除了一些不常用的模块和函数,简化了 API。

  5. 改进了模型部署的方式,支持 TensorFlow Serving、TensorRT 等。

  6. 引入了一些新的功能,如 AutoGraph、tf.data、tf.keras.layers 等,使得模型开发更加便捷和高效。

总的来说,TensorFlow 2.x 相对于1.x 版本更加易用、灵活和高效。

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