Python tf.compat.v1.enable_eager_execution用法及代碼示例

在此程序的生命周期內啟用即刻執行。

用法

tf.compat.v1.enable_eager_execution(
    config=None, device_policy=None, execution_mode=None
)

參數

config (可選。)tf.compat.v1.ConfigProto 用於配置執行操作的環境。請注意，tf.compat.v1.ConfigProto 還用於配置圖形執行(通過 tf.compat.v1.Session )，當啟用即刻執行時，tf.compat.v1.ConfigProto 中的許多選項都沒有實現(或不相關)。
device_policy
(可選。)控製需要特定設備(例如 GPU 0)上的輸入的操作如何處理不同設備(例如 GPU 1 或 CPU)上的輸入的策略。當設置為無時，將自動選擇適當的值。選擇的值可能會在 TensorFlow 版本之間發生變化。有效值：
- tf.contrib.eager.DEVICE_PLACEMENT_EXPLICIT：如果放置不正確，則會引發錯誤。
- tf.contrib.eager.DEVICE_PLACEMENT_WARN：複製不在正確設備上但記錄警告的張量。
- tf.contrib.eager.DEVICE_PLACEMENT_SILENT: 默默地複製張量。請注意，這可能會隱藏性能問題，因為當在設備之間複製的張量上的操作被阻止時不會提供通知。
- tf.contrib.eager.DEVICE_PLACEMENT_SILENT_FOR_INT32：默默地複製 int32 張量，在其他張量上引發錯誤。
execution_mode
(可選。)控製調度操作如何實際執行的策略。當設置為無時，將自動選擇適當的值。選擇的值可能會在 TensorFlow 版本之間發生變化。有效值：
- tf.contrib.eager.SYNC：同步執行每個操作。
- tf.contrib.eager.ASYNC：異步執行每個操作。這些操作可能會返回 "non-ready" 句柄。

拋出

ValueError 如果在創建/執行 TensorFlow 圖後啟用了即刻執行，或者如果提供的選項與之前對該函數的調用發生衝突。

遷移到 TF2

警告：這個 API 是為 TensorFlow v1 設計的。繼續閱讀有關如何從該 API 遷移到本機 TensorFlow v2 等效項的詳細信息。見TensorFlow v1 到 TensorFlow v2 遷移指南有關如何遷移其餘代碼的說明。

如果您使用的是 TF2，則不需要此函數。默認情況下啟用即刻執行。

Eager execution 為 TensorFlow 提供了一個命令式接口。啟用即刻執行後，TensorFlow 函數會立即執行操作(而不是添加到稍後在 tf.compat.v1.Session 中執行的圖形)並返回具體值(而不是對計算圖中節點的符號引用)。

例如：

tf.compat.v1.enable_eager_execution()

# After eager execution is enabled, operations are executed as they are
# defined and Tensor objects hold concrete values, which can be accessed as
# numpy.ndarray`s through the numpy() method.
assert tf.multiply(6, 7).numpy() == 42

使用 TensorFlow API 創建或執行圖表後，無法啟用即刻執行。通常建議在程序啟動時調用此函數，而不是在庫中調用(因為大多數庫在有或沒有即刻執行的情況下都應該可用)。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.compat.v1.enable_eager_execution。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。