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保持Tensorflow代码“简单”和显式编程计算图有什么区别？

保持Tensorflow代码“简单”和显式编程计算图有以下区别：

简单的Tensorflow代码：简单的Tensorflow代码是指使用高级API（如Keras）或Eager Execution模式编写的代码。这种编程方式隐藏了底层的计算图构建和管理过程，使得代码编写更加简洁和易于理解。开发者可以直接使用Python的控制流语句（如if-else、for循环）来定义模型，而不需要显式地构建计算图。
显式编程计算图：显式编程计算图是指使用Tensorflow的低级API（如tf.Graph）或旧版本的Tensorflow编写的代码。在这种编程方式下，开发者需要显式地构建计算图，并将操作（如变量、张量、操作符）添加到图中。这种方式更加灵活，可以对计算图进行更细粒度的控制和优化。

区别：

简单的Tensorflow代码相对于显式编程计算图来说更加易于使用和上手，尤其适合初学者或快速原型开发。
显式编程计算图提供了更高的灵活性和可控性，适用于对计算图进行更深入的优化和调试。

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