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tensorflow1.x和2.X区别

2024-2-26 08:44| 发布者: herosrx| 查看: 78| 评论: 0

摘要: TensorFlow 1.x和2.x在API、执行方式、依赖性等方面存在显著差异:API和执行方式:TensorFlow 1.x要求用户手动拼接抽象语法树(图形),并通过调用`session.run()`来编译和执行这些操作。TensorFlow 2.x引入了Eager ...
TensorFlow 1.x和2.x在API、执行方式、依赖性等方面存在显著差异: 
 
API和执行方式: 
TensorFlow 1.x要求用户手动拼接抽象语法树(图形),并通过调用`session.run()`来编译和执行这些操作。 
TensorFlow 2.x引入了Eager执行模式,使得代码的执行类似于Python的常规方式,不再需要显式的`session.run()`调用。
此外,2.x中的图形和会话感觉像是实现细节,不再需要用户手动处理。
依赖性:
 TensorFlow 1.x严重依赖隐式全局名称空间,而2.x版本不再有这样的依赖。在2.x中,全局变量不再需要,并且`tf.control_dependencies()`不再需要,因为所有代码行都是按顺序执行的。
兼容性: 
TensorFlow 2.0发布于2019年9月,它带来了许多改进,包括对动态计算图的支持和简单易用性的提升。然而,2.x版本并不向下兼容,这意味着不能在1.x版本的代码上直接升级到2.x。
生态系统: 
在TensorFlow 2.x中,Keras成为了生态系统中的核心部分,涵盖了机器学习工作流的各个方面。使用TensorFlow的方式主要是通过Keras来构建和训练模型。 
其他变化: 
TensorFlow 2.x中不再包含`tf.Session`、`tf.app`、`tf.flags`和`tf.logging`等API。 综上所述,TensorFlow 1.x和2.x在API设计、执行模型、依赖关系以及生态系统等方面都存在显著差异。

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