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這篇文章主要講解了“TensorFlow靜態圖和eager機制是什么”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“TensorFlow靜態圖和eager機制是什么”吧！
在eager問世之前，TensorFlow一直采用的是靜態圖機制，其實直到現在TensorFlow的靜態圖依然大行其道。本文就來介紹一下TensorFlow的靜態圖機制。
何為靜態圖/動態圖？
靜態圖是指在圖構建之后，模型運行時無法進行修改。這里的“圖”也就是模型的意思，一般一個圖就是一個模型。這個圖建好之后，運行前需要freeze，然后進行一些優化，例如圖融合等，最后啟動session根據之前構建的靜態圖進行計算，計算過程無法對靜態圖進行更改。
動態圖和靜態圖對應，在模型運行過程中可以對圖進行修改。熟悉PyTorch的朋友應該了解，因為PyTorch采用的就是動態圖機制。不過一般情況，模型運行過程中也不需要對其進行修改。
另外，TensorFlow靜態圖帶來的一個弊端就是難Debug。因為靜態圖在freeze后運行前會進行圖優化，一些operation會被融合，所以有的operation會消失，無法在計算階段提供斷點和單步調試功能（圖構建階段能單步調試，但是只顯示tensor，用處不大）。當然，斷點和單步調試功能也會影響程序運行的效率。而PyTorch采用了動態圖，自然有Debug方面的優勢，提供了單步調試的功能，可以在計算過程查看所有tensor的值，非常直觀方便。
所以，目前在學術界，PyTorch的使用很廣泛；而在工程界，TensorFlow由于部署有優勢，加上operation全面，生態良好而更受歡迎。對于個人而言，往往要看所選擇的應用在業界開源代碼是基于哪種框架，在別人開源代碼的基礎上來構建自己的應用，所有兩者都需要有一定的快速上手能力。
OK，希望上面把TensorFlow的靜態圖機制說清楚了，有不清楚的地方歡迎留言或者聯系我，我會持續更新。后面我會增加代碼說明，方便理解，敬請關注~
感謝各位的閱讀，以上就是“TensorFlow靜態圖和eager機制是什么”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對TensorFlow靜態圖和eager機制是什么這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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