TensorFlow 函数装饰器教程 📚

函数装饰器是 TensorFlow 中用于简化模型构建和优化的重要工具，尤其在使用 tf.function 时，能够将 Python 函数转换为 TensorFlow 图执行模式，提升计算效率。以下是核心内容：

📌 什么是 tf.function？

tf.function 是 TensorFlow 提供的装饰器，用于将 Python 函数包装为可被图执行的函数。
关键特性：

• 自动将函数转换为图（Graph）
• 支持 GPU/TPU 加速
• 保持 Python 代码的可读性

✅ 使用示例

@tf.function
def add(a, b):
    return a + b

print(add(3, 5))  # 输出 8

📌 常见应用场景

1. 性能优化：使用 @tf.function 包装计算密集型函数
2. 日志记录：通过装饰器添加自定义日志逻辑
3. 参数校验：统一处理输入参数的验证
4. 分布式训练：结合装饰器实现并行计算

📌 注意事项

• 装饰器后的函数会生成新的图结构
• 需要确保函数内部操作兼容图执行（如使用 tf.Variable）
• 可通过 experimental_relax_shapes=True 灵活处理形状变化

🧠 深入学习推荐

如需了解更高级的用法，可访问 TensorFlow 高级主题教程 拓展知识。