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python - 从 tensorflow 1.x 升级到 2.0

问题描述

我是张量流的新手。试过这个简单的例子：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
z = x + y
print(sess.run(z, feed_dict={x: 3.0, y: 4.5}))

并得到了一些警告The name tf.Session is deprecated. Please use tf.compat.v1.Session instead.和正确的答案-7.5

阅读此处后，我了解到警告是由于从 tf 1.x 升级到 2.0，描述的步骤“简单”但没有给出任何示例......

我努力了：

@tf.function
def f1(x1, y1):
    return tf.math.add(x1, y1)


print(f1(tf.constant(3.0), tf.constant(4.5)))
  1. 我的代码是否正确（在链接中定义的意义上）？
  2. 现在，我得到Tensor("PartitionedCall:0", shape=(), dtype=float32)了输出，我怎样才能得到实际值？

标签： pythonpython-3.xtensorflowpython-3.6

解决方案

你的代码确实是正确的。您收到的警告表明，从 Tensorflow 2.0 开始，tf.Session()API 中将不存在。因此，如果您希望您的代码与 Tensorflow 2.0 兼容，您应该tf.compat.v1.Session改用。因此，只需更改此行：

sess = tf.Session()

至：

sess = tf.compat.v1.Session()

然后，即使您将 Tensorflow 从 1.xx 更新到 2.xx，您的代码也会以相同的方式执行。至于 TensorFlow 2.0 中的代码：

@tf.function
def f1(x1, y1):
    return tf.math.add(x1, y1)

print(f1(tf.constant(3.0), tf.constant(4.5)))

如果你在 Tensorflow 2.0 中运行它就可以了。如果您想运行相同的代码，而不安装 Tensorflow 2.0，您可以执行以下操作：

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()

@tf.function
def f1(x1, y1):
    return tf.math.add(x1, y1)

print(f1(tf.constant(3.0), tf.constant(4.5)).numpy())

这样做的原因是因为从 Tensorflow 2.0 开始执行 Tensorflow 操作的默认方式是在 Eager 模式下。在 Tensorflow 1.xx 中激活渴望模式的方法是在导入 Tensorflow 后立即启用它，就像我在上面的示例中所做的那样。

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