如何在 TensorFlow 中禁用急切执行

在 TensorFlow 中，有一个称为“急切执行”的功能。使用急切执行，TensorFlow 会立即执行每个操作，而不是在计算图中添加它们并稍后运行计算图。

这种方式可以方便地进行实验和调试，并且对于小型计算任务而言，可以帮助您更快地编写代码。但是当您开始在大型数据集上使用 TensorFlow 时，急切执行可能会变得很慢，因为每个操作都要立即执行，而没有机会集成计算并优化代码。在这些情况下，禁用急切执行并使用计算图可能会更好。

在 TensorFlow 中，禁用急切执行的方法如下:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

上述代码片段导入 TensorFlow，并使用 tf.compat.v1.disable_eager_execution() 方法来禁用急切执行。禁用之后，您可以使用 TensorFlow 的 Graph API 来构建计算图。

急切执行的优点

急切执行最大的优点是它的直观性和简便性。您可以像普通 Python 代码一样编写 TensorFlow 代码，并即时看到结果。您还可以使用 Python 自带的调试器（例如 pdb）和 IDE（例如 PyCharm）来调试 TensorFlow 代码。

急切执行的缺点

急切执行的缺点是它的性能更低。由于每个操作都是立即执行的，执行过程中没有机会对代码进行优化或将代码集成到计算图中。因此，对于大型数据集和复杂的模型，禁用急切执行并使用计算图可能会更好。