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如何使用tf.Module来更好地构建Autograph

本篇文章为大家展示了如何使用tf.Module来更好地构建Autograph,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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有三种计算图的构建方式:  静态计算图,动态计算图,以及Autograph。
TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。  
动态计算图易于调试,编码效率较高,但执行效率偏低。  
 静态计算图执行效率很高,但较难调试。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利。
当然Autograph机制能够转换的代码并不是没有任何约束的,有一些编码规范需要遵循,否则可能会转换失败或者不符合预期。
下面我们介绍使用tf.Module来更好地构建Autograph。

一,Autograph和tf.Module概述

前面在介绍Autograph的编码规范时提到构建Autograph时应该避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable.

但是如果在函数外部定义tf.Variable的话,又会显得这个函数有外部变量依赖,封装不够完美。

一种简单的思路是定义一个类,并将相关的tf.Variable创建放在类的初始化方法中。而将函数的逻辑放在其他方法中。

这样一顿猛如虎的操作之后,我们会觉得一切都如同人法地地法天天法道道法自然般的自然。

惊喜的是,TensorFlow提供了一个基类tf.Module,通过继承它构建子类,我们不仅可以获得以上的自然而然,而且可以非常方便地管理变量,还可以非常方便地管理它引用的其它Module,最重要的是,我们能够利用tf.saved_model保存模型并实现跨平台部署使用。

实际上,tf.keras.models.Model, tf.keras.layers.Layer 都是继承自tf.Module的,提供了方便的变量管理和所引用的子模块管理的功能。

因此,利用tf.Module提供的封装,再结合TensoFlow丰富的低阶API,实际上我们能够基于TensorFlow开发任意机器学习模型(而非仅仅是神经网络模型),并实现跨平台部署使用。

二,应用tf.Module封装Autograph

定义一个简单的function。

如何使用tf.Module来更好地构建Autograph

下面利用tf.Module的子类化将其封装一下。

如何使用tf.Module来更好地构建Autograph

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在tensorboard中查看计算图,模块会被添加模块名demo_module,方便层次化呈现计算图结构。

如何使用tf.Module来更好地构建Autograph

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除了利用tf.Module的子类化实现封装,我们也可以通过给tf.Module添加属性的方法进行封装。

如何使用tf.Module来更好地构建Autograph

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三,tf.Module和tf.keras.Model,tf.keras.layers.Layer

tf.keras中的模型和层都是继承tf.Module实现的,也具有变量管理和子模块管理功能。

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分享标题:如何使用tf.Module来更好地构建Autograph
转载来源:http://cxhlcq.com/article/jeioio.html

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