我们什么时候应该使用tf.function装饰器
tf.function装饰器是TensorFlow中的一个重要工具，用于将Python函数转换为高性能的TensorFlow图。它可以提高TensorFlow模型的执行效率，并且支持在TensorFlow的分布式环境中运行。
我们应该在以下情况下使用tf.function装饰器：
- 当我们需要提高TensorFlow模型的执行效率时，可以使用tf.function装饰器。由于TensorFlow图是静态的，可以进行优化和编译，因此在大规模数据集上训练模型时，使用tf.function可以显著提高性能。
- 当我们需要将Python函数转换为TensorFlow图时，可以使用tf.function装饰器。这样可以使得函数可以在TensorFlow的分布式环境中运行，并且可以受益于TensorFlow的自动并行化和分布式执行能力。
- 当我们需要在TensorFlow模型中使用AutoGraph功能时，可以使用tf.function装饰器。AutoGraph可以将Python控制流语句转换为TensorFlow图中的相应操作，使得我们可以使用更加灵活的Python控制流语句来定义模型。
- 当我们需要将模型导出为SavedModel格式时，可以使用tf.function装饰器。SavedModel是TensorFlow的标准模型导出格式，可以方便地在不同的平台和环境中部署和使用模型。
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1回答
epochs=20, verbose=1, validation_data=(X_test, y_test))
model.evaluate(X_test, y_test) 现在，我想知道是否有必要使用@tf.function装饰器，如果需要，如何使用？
浏览 35提问于2020-08-08得票数 0
2回答
在for循环中存储张量数组
、、、、
我有一个@tf.function装饰的函数。在函数中，我想从一个分布中提取一些值并计算几次(让我们调用这个过程f(x))。
如何在Tensorflow 2.0中做到这一点？我不能使用numpy数组，因为我想使用@tf.function装饰器。这应该很容易，但我还没有想出怎么做！
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浏览 32提问于2019-05-27得票数 6
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error_giving_notebook non_problematic_notebook 可以看出，我在'error_giving_notebook‘中使用了tf.function装饰器，它抛出了一个ValueError，而相同的笔记本在'non_problematic_ notebook’中运行得很流畅，除了移除了tf.function装饰器之外没有任何变化。
浏览 13提问于2019-10-12得票数 18
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3回答
on @tf.function说：
当有疑问时，在y成语中使用for x。它只提到了如何实现@tf.function注释函数，而没有提到当<em
浏览 0提问于2020-01-21得票数 30
在Python2.0(目前仍是alpha版本)中，我知道您可以使用装饰器@tf.function来将纯TensorFlow代码转换为图形。每次我想要的时候，我必须把@tf.function放在每个函数的顶部吗？@tf.function是否只考虑了下面的功能块？
浏览 0提问于2019-03-14得票数 21
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def run_fun
浏览 2提问于2020-05-20得票数 1
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所以我的训练步骤是这样的def training_step(inputs: tf.Tensor,
labels: tf.Tensor,在中，它说tf.function装饰器不允许以不同的形状运行，这是可以理解的，因为效率的原因。但是，在必要时是否有办法强迫它工作或重新编译呢？在中，它说有一个类似的bug问题，但我不认为我的问题与bug有关，因为我没有使用常规的Model模块，相反，我只是创建了一个包含张量的tf.Variable列表，然后将
浏览 4提问于2021-05-06得票数 2
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在进阶示例中使用了一个tensorflow.keras子类。@tf.function装饰器在train_step和test_step上的存在意味着模型在graph模式下执行(不确定这是否是正确的术语，我的意思是oposite to eager模式)。如果去掉这些装饰器，我就可以直接进入模型call函数，并查看每个层的输入/输出张量，这是很整洁的。
我的问题是，是否有一种以编程方式启用/禁用@tf.function装饰器</e
浏览 0提问于2019-08-02得票数 3
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我使用tensorflow==1.14和tf.enable_eager_execution()构建我的模型，如下所示： def __init__(self): self.dense = tf.keras.layers.Dense(10)
definference') inp_enc = self.
浏览 0提问于2019-08-27得票数 4
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我正在使用tf2，并且我想在同一模型上执行多个测试。因此，我正在初始化一些变量，预处理我的数据，然后训练模型。我知道我可以删除@tf.function装饰器，但是这样运行起来就慢多了。我也尝试过运行K.clear_outputs()，但没有任何帮助。除了移除tf.function装饰器或重启运行时，还有什么我可以做的吗？
谢谢,
浏览 3提问于2019-12-21得票数 1
生成器、编码器和鉴别器是Keras模型中具有GRU单元的RNN(未展开)。生成器解码器的定义和调用如下所示： class GeneratorDecoder(tf.keras.layers.Layer): outputs.append(dense_output)
return outputs 这是我的训练循环( mask_gt和missing_data变量是使用tf.ca
浏览 27提问于2020-06-15得票数 1
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我听说tf.function可以建立图形并加速计算。但我们什么时候可以使用它呢？
还有更具体的答案吗？
浏览 8提问于2021-08-09得票数 0
我决定使用tf.data.Dataset来存储输入数据。预处理数据和计算梯度的代价很高，我想分批处理，然后存储数据。使用tf.GradientTape时，如下所示： import tensoflow as tf
def test(inp):
with tf.GradientTape装饰器的情况下使用~ 76 ms执行，在使用tf.function装饰器的情况下使用</e
浏览 13提问于2021-01-22得票数 1
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我使用tensorflow 2.1和python 3.7
我还将装饰器@tf.function添加到包装上述代码行的方法中。没什么用。我不确定我是否完全理解用@tf.function装饰的含义。我还检查过，在tensorflow图中使用python列表理解可能会出现问题。我不知道如何在
浏览 1提问于2020-05-28得票数 10
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我是从Tensorflow之旅开始的，那时已经到了2.0.0，所以我从未像在version1中那样使用过图形和会话。但最近遇到了tf.function和适合我的亲笔签名。(但据我所知，它只用于火车踏步)
现在，在阅读项目代码时，很多人想要构建图表时，都会在许多其他函数上使用tf.function装饰器。但我不太明白他们的意思。如何知道何时使用图形，何时不使用？
浏览 1提问于2020-05-05得票数 6
我正在尝试使用tf.while_loop并行化循环。正如here所建议的那样，parallel_iterations参数在eager模式中不会有什么不同。所以我尝试用tf.function包装tf.while_loop。然而，在添加装饰器之后，迭代变量的行为发生了变化。 例如，这段代码可以工作。iteration return (iteration,)
tf.while_loop(c, print_fun, [iteration]) 如果我添加装饰器<
浏览 45提问于2019-12-14得票数 2
我目前正在开发一个自动编码器类-其中一个方法如下：def build_ae(self, inputs): self.input_ae = inputs但是，当我移除@tf.function装饰符时，该函数按预期工作。我试过编写一个简单的测试示例： def build_test(self, inputs):下面是完整的自动编码器<
浏览 2提问于2021-10-20得票数 0
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下面给出了我的编码器模型的代码，我已经使用functional API(TF 2.0)实现了它。
浏览 98提问于2020-06-02得票数 3
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如果我用optimization_step装饰tf.function，我会得到以下错误：xAndY输入形状和类型都是numpy数组。model.training_loss_clo
浏览 23提问于2021-02-14得票数 0
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