TensorFlow 2.0怎么执行加法

在 TensorFlow 2.0 中，可以使用 tf.add() 函数来执行张量之间的加法操作。例如，下面的代码将两个张量相加：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.constant([4, 5, 6])
c = tf.add(a, b)

print(c)

输出结果为：

tf.Tensor([5 7 9], shape=(3,), dtype=int32)

在这个例子中，我们定义了两个常量张量 a 和 b，并使用 tf.add() 函数将它们相加，得到了一个新的张量 c。最后，我们将结果打印出来。

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TensorFlow2.0计算flops

可以使用TensorFlow2.0内置的tf.profiler模块来计算FLOPS。以下是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 生成输入数据
input_data = tf.random.normal([1, 28, 28, 1])

# 运行一次前向传播以生成计算图
@tf.function
def inference():
    output = model(input_data)
    return output

output = inference()

# 打印FLOPS
tf.profiler.profile(
    tf.get_default_graph(),
    options=tf.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation())

执行上述代码后，会输出模型的总FLOPS数量。注意，这里的FLOPS是指在单次前向传播中所执行的总乘法和加法操作数量，而不是训练过程中的总操作数量。因此，如果您的模型中包含了dropout、batch normalization等操作，计算得到的FLOPS数量会偏低。

promise执行加法函数

以下是一个使用Promise执行加法函数的示例：

function add(a, b) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    if (typeof a !== 'number' || typeof b !== 'number') {
      reject('Both arguments must be numbers');
    } else {
      const sum = a + b;
      resolve(sum);
    }
  })
}

add(2, 3)
  .then(result => console.log(result)) // Output: 5
  .catch(error => console.error(error));

add('2', 3)
  .then(result => console.log(result))
  .catch(error => console.error(error)); // Output: 'Both arguments must be numbers'

在这个示例中，`add`函数返回了一个Promise对象。如果两个参数都是数字，则会计算它们的和并通过`resolve`方法将结果传递给`.then`回调函数。如果其中一个参数不是数字，则会通过`reject`方法将错误消息传递给`.catch`回调函数。在Promise对象被创建后，我们可以使用`.then`和`.catch`方法来处理成功和失败的情况。