对于不同的数据类型和形状的参数,tf.function可以构建多个图,对它们进行支持。tf.function将任何的纯python数值作为未知对象,然后为它所遇到的每个python参数集合都建立一个独立的图。 为了获取一个单独图,使用tf.function创建的get_concrete_function方法,它可以被与func相同的参数所调用,返回一个特殊的tf.Graph对象, ...
tf.function是TensorFlow中的一个装饰器,用于将普通的Python函数转换为高性能的计算图,在GPU上运行时可以显著提高计算效率。相比普通Python函数,tf.function有以下几个优势: 高性能计算图:通过将函数转换为计算图,TensorFlow可以对图中的操作进行优化和并行计算,从而提高计算效率。
tf.function用法 tf.function是TensorFlow 2.0的一个功能,用于将Python函数转换为TensorFlow图形。这允许TensorFlow自动通过XLA实现图形优化和加速。 使用tf.function可以提高TensorFlow模型的性能,并且可以方便地将Python函数变成可部署的TensorFlow图形。 使用方法: 1.在Python函数前加装饰器@tf.function 2.将Python函数作为...
从程序执行输出可以看出,在传入新类型的Tensor时自定义函数有执行了,其实就是Tracing在往新的FuncGraph中注册OP,而在同类型的输入调用的情况下并不会再次执行Tracing过程。最后一个打印输出的就是Function维护的已经创建的ConcreteFunction实例。 所以,如果使用tf.function就尽量或者别使用易变的类型的输入参数,频繁的Traci...
上面的各种例子都是用来加快模型性能。如果我们只需要构建模型和训练模型的话,tf.function并不是必须的。而如果想要导出SavedModel,则必须将模型相关运算逻辑用tf.function装饰起来。 因此,tf.function的正确用法是: 用普通的eager execution构建模型和debug。模型构建好后,再用tf.function装饰。
tf.function 一个tf.function定义就像是一个核心TensorFlow操作:可以急切地执行它; 也可以在静态图中使用它; 且它具有梯度。 # 类似一个tensorflow操作 @tf.function def add(a, b): return a+b add(tf.ones([2,2]), tf.ones([2,2])) array([[2., 2.], ...
tf.function 内在机制 AutoGraph:将 Python 控制流转换为 TensorFlow 计算图 使用传统的 tf.Session 虽然默认的即时执行模式(Eager Execution)为我们带来了灵活及易调试的特性,但在特定的场合,例如追求高性能或部署模型时,我们依然希望使用 TensorFlow 1.X 中默认的图执行模式(Graph Execution),将模型转换为高效的 Tens...
那就是 tf.function 。 2. tf.funtion 的用法 tf.function 是一个函数标注修饰,也就是如下的形式: @tf.functiondefmy_function():... 代码块 1 2 3 其实如你所见,这就是 tf.function 的全部用法。 我们只需要在我们要修饰的函数之前加上 tf.function 标注既可。
tf.function, not tf.Session Tensorflow 2.0中一个主要的改变就是移除tf.Session这一概念.这样可以帮助用户更好的组织代码,不用将tf.Session作为一个变量在Python函数中传来传去,我们可以用一个Python装饰符来进行加速,那就是@tf.function. 需要注意的是不是所有的函数都可以通过tf.function进行加速的.有的任务并...