TensorFlow 2.x 與 1.x 版本有以下不同之處：
Eager Execution：TensorFlow 2.x 默認啟用了 Eager Execution 模式，這意味著在執行代碼時可以立即得到結果，不需要構建計算圖。而 TensorFlow 1.x 需要先構建計算圖，然后再執行。
Keras 集成：TensorFlow 2.x 將 Keras 作為其高級 API 的一部分，使得模型的構建、訓練和評估更加簡單和直觀。
tf.function：TensorFlow 2.x 引入了 tf.function，可以將 Python 函數轉換為 TensorFlow 計算圖，提高代碼的執行效率。
移除了一些不常用的模塊和函數，簡化了 API。
改進了模型部署的方式，支持 TensorFlow Serving、TensorRT 等。
引入了一些新的功能，如 AutoGraph、tf.data、tf.keras.layers 等，使得模型開發更加便捷和高效。
總的來說，TensorFlow 2.x 相對于1.x 版本更加易用、靈活和高效。
