TensorFlow深度学习：2.2.三种计算图

• 1.计算图简介
• 2.静态计算图
• • 2.1.TensorFlow 1.0静态计算图范例
  • 2.2.TensorFlow2.0 怀旧版静态计算图
• 3.动态计算图
• 4.TensorFlow2.0的Autograph

计算图由节点(nodes)和线(edges)组成。

• 节点表示操作符Operator，或者称之为算子，线表示计算间的依赖。
• 实线表示有数据传递依赖，传递的数据即张量。
• 虚线通常可以表示控制依赖，即执行先后顺序。
  

在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。

import tensorflow as tf
#定义计算图
g = tf.Graph()
with g.as_default():
    #placeholder为占位符，执行会话时候指定填充对象
    x = tf.placeholder(name='x', shape=[], dtype=tf.string)  
    y = tf.placeholder(name='y', shape=[], dtype=tf.string)
    z = tf.string_join([x,y],name = 'join',separator=' ')
#执行计算图
with tf.Session(graph = g) as sess:
    print(sess.run(fetches = z,feed_dict = {x:"hello",y:"world"}))

TensorFlow2.0为了确保对老版本tensorflow项目的兼容性，在tf.compat.v1子模块中保留了对TensorFlow1.0那种静态计算图构建风格的支持。
可称之为怀旧版静态计算图，已经不推荐使用了。

import tensorflow as tf

g = tf.compat.v1.Graph()
with g.as_default():
    x = tf.compat.v1.placeholder(name='x', shape=[], dtype=tf.string)
    y = tf.compat.v1.placeholder(name='y', shape=[], dtype=tf.string)
    z = tf.strings.join([x,y],name = "join",separator = " ")

with tf.compat.v1.Session(graph = g) as sess:
    # fetches的结果非常像一个函数的返回值，而feed_dict中的占位符相当于函数的参数序列。
    result = sess.run(fetches = z,feed_dict = {x:"hello",y:"world"})
    print(result)

在TensorFlow2.0中，使用的是动态计算图和Autograph.
动态计算图已经不区分计算图的定义和执行了，而是定义后立即执行。因此称之为 Eager Excution.
Eager这个英文单词的原意是"迫不及待的"，也就是立即执行的意思。

# 动态计算图在每个算子处都进行构建，构建后立即执行
x = tf.constant("hello")
y = tf.constant("world")
z = tf.strings.join([x,y],separator=" ")
tf.print(z)

动态计算图运行效率相对较低。
可以用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成和TensorFlow1.0对应的静态计算图构建代码。
在TensorFlow1.0中，使用计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。
在TensorFlow2.0中，如果采用Autograph的方式使用计算图，第一步定义计算图变成了定义函数，第二步执行计算图变成了调用函数。
不需要使用会话了，一些都像原始的Python语法一样自然。
实践中，我们一般会先用动态计算图调试代码，然后在需要提高性能的的地方利用@tf.function切换成Autograph获得更高的效率。

import tensorflow as tf
# 使用autograph构建静态图
@tf.function
def strjoin(x,y):
    z =  tf.strings.join([x,y],separator = " ")
    tf.print(z)
    return z
result = strjoin(tf.constant("hello"),tf.constant("world"))
print(result)