TensorFlow 2.0新特性与实战指南

Posted on 一月 25, 2020

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TensorFlow 2.0重大更新

TensorFlow 2.0是TF史上最重要的升级，带来了诸多革命性变化。

核心改进

1. Keras集成

2.0将Keras作为官方高级API：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy']
)

model.fit(train_data, epochs=10)

2. Eager Execution

默认启用动态图，调试更直观：

1
2
3

# 无需session，直接执行
result = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) + tf.constant([[5, 6], [7, 8]])
print(result.numpy())

3. tf.function装饰器

将Python代码编译为高性能图：

@tf.function
def train_step(images, labels):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(images)
        loss = loss_object(labels, predictions)
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

4. 统一数据管道

tf.data提供高效数据处理：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
dataset = dataset.shuffle(10000)
dataset = dataset.batch(32)
dataset = dataset.prefetch(tf.data.AUTOTUNE)

迁移指南

TF 1.x	TF 2.0
tf.Session	Eager Execution
tf.placeholder	Keras Input
tf.global_variables_initializer()	无需
tf.contrib	tf-addons

总结

TensorFlow 2.0大大降低了学习门槛，同时保持了生产级别的性能。