TensorFlow1.2对比2.0版本有什么区别

TensorFlow 2.0 是 TensorFlow 发布的最新版本，与 TensorFlow 1.2 相比，有以下区别：

1. API 简化：TensorFlow 2.0 的 API 相对于 TensorFlow 1.x 更加简化和易用，包含了 Keras 风格的高级 API，使得模型的构建和训练更加简单和直观。

2. 动态图模式：TensorFlow 2.0 引入了动态图模式，使得模型的构建和调试更加容易和直观。在动态图模式下，您可以像使用 NumPy 一样定义模型，并且可以使用 Python 控制流语句来定义复杂的模型结构。

3. Eager Execution：TensorFlow 2.0 引入了 Eager Execution 模式，使得模型的构建和调试更加容易和直观。在 Eager Execution 模式下，模型的计算会立即执行，并且可以像使用 NumPy 一样进行调试和迭代。

4. 改进的分布式训练：TensorFlow 2.0 引入了新的 tf.distribute API，使得分布式训练更加容易和高效。tf.distribute API 支持多种分布式策略，包括 MirroredStrategy、ParameterServerStrategy 和 CentralStorageStrategy 等。

5. 改进的性能和稳定性：TensorFlow 2.0 对性能和稳定性进行了改进，使得模型的训练和推理速度更快、更加稳定。

总的来说，TensorFlow 2.0 相对于 TensorFlow 1.2 来说，提供了更加简化、易用、高效和灵活的 API 和功能，使得模型的构建和训练更加容易和直观。