tensorflow1.x和2.X区别

2024-2-26 08:44| 发布者: herosrx| 查看: 60| 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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