tf2的sess.run弃用了吗
时间: 2024-06-03 08:08:28 浏览: 15
不,tf2的sess.run没有被弃用。在tf2中,使用tf.function代替了原先的sess.run。tf.function是一种高效的图形模式执行器,可以将Python函数转换为TensorFlow图形,并且可以利用TensorFlow的自动微分和XLA编译器来优化计算。因此,在tf2中,建议使用tf.function来代替原先的sess.run。
相关问题
tf2.0 sess.run
tf2.0 的 sess.run() 方法在 TensorFlow 2.x 中已经被废弃。在 TensorFlow 2.x 中,你可以直接执行 TensorFlow 的操作和运算,而不需要使用会话(Session)来运行。相反,你可以直接在代码中执行操作并获取结果。这样可以大大简化代码,并提高可读性和易用性。所以,如果你正在使用 TensorFlow 2.x 版本,你不再需要使用 sess.run() 方法。
python中sess.run
在 TensorFlow 中,`sess.run()` 是用来执行计算图中的操作的方法。它接受一个或多个 `tf.Operation` 或 `tf.Tensor` 对象作为参数,返回计算结果。当传入的参数为 `tf.Operation` 对象时,`sess.run()` 将会执行该操作;当传入的参数为 `tf.Tensor` 对象时,`sess.run()` 将会计算该张量的值。
`sess.run()` 的调用方式如下:
```python
# 创建一个 TensorFlow 会话
with tf.Session() as sess:
# 执行计算图中的操作或计算张量的值
result = sess.run(op_or_tensor)
```
其中,`op_or_tensor` 可以是单个操作或张量,或者是操作或张量组成的列表。
需要注意的是,由于 TensorFlow 是一个基于计算图的框架,所以必须在会话中执行计算图中的操作或计算张量的值。在计算图构建完成之后,必须创建一个会话来执行计算图中的操作或计算张量的值。