简介
TensorFlow 提供了两种主要的计算模式：动态图（Eager Execution） 和 静态图（Graph Mode）。它们在开发体验、灵活性和性能上各有特点，本文将通过对比帮助你理解两者的差异。
动态图 vs 静态图
| 特性 | 动态图（Eager） | 静态图（Graph） |
|---|---|---|
| 执行方式 | 立即执行，无需会话 | 图形构建后通过会话运行 |
| 代码调试 | 更直观，可直接打印结果 | 需要构建计算图再调试 |
| 灵活性 | 适合快速原型设计 | 适合生产环境优化 |
| 性能 | 较低（适合小规模） | 较高（适合大规模） |
| 默认启用 | TensorFlow 2.x 默认开启 | 需手动切换模式 |
使用场景
- ✅ 动态图：适合研究和实验，例如使用
tf.GradientTape进行自动微分 - ✅ 静态图：适合部署，例如使用
tf.function装饰器优化性能
代码示例
# 动态图模式
import tensorflow as tf
tf.config.run_config.experimental_run_config.eager = True
x = tf.constant(2.0)
with tf.GradientTape() as tape:
y = x**2
print(f"动态图结果: {y.numpy()}")
# 静态图模式
@tf.function
def compute(x):
return x**2
result = compute(tf.constant(3.0))
print(f"静态图结果: {result.numpy()}")
扩展阅读
想要深入了解两种模式的性能差异？点击 TensorFlow 计算图优化指南 获取更多实战技巧！