TensorFlow 动态图教程
动态图是 TensorFlow 中的一种编程范式，它允许你动态地构建计算图。与静态图相比，动态图在执行时可以更灵活地调整计算流程。
基本概念
- 动态图：在运行时构建的计算图，可以随时添加或删除节点。
- 静态图：在编译时构建的计算图，一旦创建就固定不变。
动态图的优势
- 灵活性：动态图允许在运行时修改计算图，这使得它更适合于需要动态调整计算流程的场景。
- 可调试性：动态图更容易进行调试，因为你可以直接查看和修改计算图。
快速开始
以下是一个简单的动态图示例：
import tensorflow as tf
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(10)
c = tf.add(a, b)
# 运行计算
print(c.numpy())
深入学习
如果你想要更深入地了解动态图，可以参考以下教程：
图片示例
TensorFlow 动态图示例