2.0以上的tensorflow不使用tf.session如何修改代码
时间: 2023-12-20 21:03:43 浏览: 29
在TensorFlow 2.0及以上版本中,您可以使用Eager Execution模式,而不需要使用`tf.Session()`。Eager Execution模式是一种立即执行模式,可以在Python中直接运行操作,而不需要构建计算图和使用会话来运行图。
下面是一个使用Eager Execution模式的示例代码,它与使用`tf.Session()`的代码功能相同:
```python
import tensorflow as tf
# 定义计算图
x = tf.constant(3.0)
y = tf.constant(4.0)
z = tf.add(x, y)
# 使用Eager Execution模式运行图
print(z)
```
在上面的代码中,我们首先定义了计算图,然后使用`print()`函数在Python中直接输出了结果。在Eager Execution模式下,TensorFlow会自动计算并输出结果,而不需要使用`tf.Session()`和`sess.run()`函数。
需要注意的是,在Eager Execution模式下,TensorFlow不会自动将操作分配到可用的设备上。如果您需要在GPU上执行操作,可以使用`tf.device()`函数指定设备。例如:
```python
import tensorflow as tf
# 在GPU上运行操作
with tf.device('/GPU:0'):
x = tf.constant(3.0)
y = tf.constant(4.0)
z = tf.add(x, y)
# 使用Eager Execution模式输出结果
print(z)
```
在上面的代码中,我们使用`with tf.device('/GPU:0'):`语句将操作分配到GPU上执行。如果您没有可用的GPU设备,可以将`'/GPU:0'`改为`'/CPU:0'`,将操作分配到CPU上执行。