tensorflow2代码和tensorflow1区别

TensorFlow 2相比TensorFlow 1有以下几个主要变化：

1. 张量 （tensors） 作为核心类被广泛应用。TensorFlow 2重视Eager Execution的速度和简单易用性，由此可以方便地计算和打印张量操作的结果。

2. 静态图编程在TensorFlow 2中被废弃，动态图编程应用更多。TensorFlow 2的动态图编程默认采用Eager Execution方式。

3. 在TensorFlow 2中，一些旧的TensorFlow API被删除或更改。例如tf.contrib，tf.estimator和tf.keras.layers.experimental.preprocessing等模块。

4. TensorFlow 2默认采用了Keras API作为调用接口，而不再支持TensorFlow 1.x中的原始API。这使得模型的构建和训练显得更加容易。

5. 规范化 （Normalization）被重视提升了该分类的效果，TensorFlow 2中包含更多标准化操作类。

总之，TensorFlow 2与TensorFlow 1相比有许多语法及功能上的变化，更加符合动态图编程的要求，也更加简便易用。

相关问题

tensorflow2.0环境使用tensorflow1.0代码

在TensorFlow 2.0中，许多API已经被重构，所以不能直接使用TensorFlow 1.0的代码。但是，TensorFlow 2.0提供了一个名为“tensorflow.compat.v1”的模块，可以用来兼容TensorFlow 1.x的代码。你可以尝试使用以下代码：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

这将禁用TensorFlow 2.0的新特性，并允许你使用TensorFlow 1.0的代码。请注意，这并不是一种推荐的做法，因为TensorFlow 2.0的新特性可以提高代码的性能和可读性。如果可能的话，最好将代码迁移到TensorFlow 2.0的API。

搭建tensorflow环境代码

要搭建 TensorFlow 环境，首先需要安装 Python。推荐使用 Python 3.5 或更高版本。

接下来，使用 pip 安装 TensorFlow。在命令行中输入以下代码：

pip install tensorflow

如果你需要使用 GPU 来加速 TensorFlow，请使用以下代码安装 TensorFlow GPU 版本：

pip install tensorflow-gpu

如果你使用的是 Anaconda 环境，请使用以下代码来安装 TensorFlow：

conda install -c anaconda tensorflow

安装完成后，可以在 Python 环境中使用 import tensorflow as tf 来测试 TensorFlow 是否安装成功。