Python - tensorflow.executing_eagerly()

简介

tensorflow.executing_eagerly()是TensorFlow中的一种机制，用于控制计算图的生成和执行方式，它的返回值表明当前是否处于执行模式下。

在执行模式下，TensorFlow会立即执行每一个运算，并在需要时动态地构建计算图，这种模式下更具交互性和可读性。

在计算图模式下，TensorFlow会构建一张计算图，并使用这张图来描述所有的计算过程，然后在需要时对整个图进行优化和编译，这种模式下更适合在分布式环境中进行多次计算。

使用方法

在TensorFlow中，可以使用如下代码来判断当前是否处于执行模式：

import tensorflow as tf

if tf.executing_eagerly():
    print('正在执行模式下')
else:
    print('正在计算图模式下')

默认情况下，TensorFlow处于计算图模式下，要进入执行模式，需要显式地开启：

import tensorflow as tf

# 开启执行模式
tf.enable_eager_execution()

if tf.executing_eagerly():
    print('正在执行模式下')
else:
    print('正在计算图模式下')

应用场景

执行模式对于模型开发和调试非常有用，它可以让我们更直观地感受到数据转换的过程，更加灵活地调试模型。

执行模式下还支持Python的控制语句，如if、for和while等，这使得编写TensorFlow代码更加方便和清晰。

但是，在进行大规模训练时，计算图模式的效率更高，可以充分利用Gpu的并行计算能力。

因此，在模型训练和部署时，应该根据实际情况选择使用执行模式还是计算图模式。