eager execution（立即执行）是一种在机器学习框架中直接运行操作的机制，无需显式构建计算图，使开发更直观、调试更高效。以下是关键知识点：

优势 ✅

  • 直观性：操作按顺序执行，便于理解代码逻辑
  • 即时调试：可直接在代码中打印中间结果，无需额外运行
  • 动态性：支持条件分支和循环，适应复杂场景

使用场景 🌐

  1. 模型训练：快速验证数据处理流程
  2. 数据预处理：实时调试特征转换逻辑
  3. 原型设计：加速实验迭代

示例代码 📜

import tensorflow as tf
tf.config.run_functions_eagerly(True)
# 立即执行模式下运行模型
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 直接调用 predict 方法
output = model.predict([[1, 2, 3, 4, 5]])
print("预测结果：", output)

注意事项 ⚠️

  • 需要确保环境支持（如 TensorFlow 2.x）
  • 可能影响性能，生产环境建议关闭
  • 与符号执行模式（graph mode）兼容性需验证

👉 了解更多关于 TensorFlow 模式切换的内容

eager_execution

通过结合立即执行与动态调试，开发者可显著提升模型开发效率。建议在实验阶段开启此功能，正式部署时切换至符号执行模式以优化性能。