TensorFlow是Google设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
executing_eagerly()用于检查在当前线程中是否启用了急切执行。默认情况下，启用急切执行，因此在大多数情况下它将返回true。在以下情况下将返回false：
- 如果它是在tensorflow.function内部执行的，并且之前未调用tf.init_scope或tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True)。
- 在tensorflow.dataset的转换函数中执行。
- tensorflow.compat.v1.disable_eager_execution()被调用。
用法：tensorflow.executing_eagerly()
参数：这不接受任何参数。
返回：如果启用了急切执行，则返回true，否则返回false。
范例1：
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Checking eager execution
res = tf.executing_eagerly()
# Printing the result
print('res:', res)输出：
res: True
范例2：此示例检查有无init_scope的tensorflow.function的急切执行情况。
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
@tf.function
def gfg():
with tf.init_scope():
# Checking eager execution inside init_scope
res = tf.executing_eagerly()
print("res 1:", res)
# Checking eager execution outside init_scope
res = tf.executing_eagerly()
print("res 2:", res)
gfg()输出：
res 1:True res 2:False
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.executing_eagerly()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。