什么是静态图？

静态图（Static Graph）是TensorFlow中的一种计算图定义方式，其特点在于在运行前完成图的构建，适合需要高性能优化和分布式训练的场景。
✅ 核心优势:

  • 图结构固定，便于静态分析
  • 支持GPU加速和硬件级优化
  • 适合生产环境部署

静态图使用步骤

  1. 定义计算图 

    import tensorflow as tf
# 创建计算图
g = tf.Graph()
with g.as_default():
    # 定义变量和操作
    a = tf.constant(5, name="a")
    b = tf.constant(3, name="b")
    c = tf.add(a, b, name="add")

  2. 创建会话执行图 

    with tf.Session(graph=g) as sess:
    result = sess.run(c)
    print("结果:", result)  # 输出: 结果: 8

  3. 可视化图结构

    静态图
    可使用 `tf.summary.FileWriter` 保存图结构并用TensorBoard查看。

与动态图对比

特性 静态图 动态图（e.g. Keras）
图构建时机 运行前定义 运行时逐步构建
可调试性 更易调试 动态调试更灵活
性能 更优（尤其大规模模型） 灵活但可能稍慢

进阶学习

想要了解动态图的使用方法？
👉 点击 动态图教程 开始对比学习！

TensorFlow_logo