TensorFlow.python.eager.context：在TensorFlow中创建和管理运算上下文的最佳实践

TensorFlow提供了两种计算模式：Graph模式和Eager模式。在Graph模式下，我们需要先定义计算图，然后再执行计算。而在Eager模式下，每个计算操作都会立即执行，无需构建计算图。本文将重点介绍在Eager模式下创建和管理运算上下文的最佳实践，并提供相应的使用例子。

1. 引入依赖和设置Eager模式：

import tensorflow as tf

# 设置Eager模式
tf.enable_eager_execution()

2. 创建默认上下文：

# 创建默认上下文
context = tf.contrib.eager.Context()

3. 创建和管理上下文：

# 创建上下文，指定设备
context = tf.contrib.eager.Context('/device:GPU:0')

# 检查上下文是否可用
print(context.is_available())

# 进入上下文
context.enter()
# 执行一系列计算操作
# ...

# 退出上下文
context.exit()

4. 使用上下文进行计算：

# 上下文管理器，自动进入和退出上下文
with context.scope():
    # 执行计算操作
    a = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
    b = tf.constant([[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]])
    c = tf.matmul(a, b)
    print(c)

5. 多个上下文交替使用：

# 创建第二个上下文
context2 = tf.contrib.eager.Context('/device:GPU:1')

with context.scope():
    # 执行计算操作
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
    b = tf.constant([5.0, 6.0, 7.0, 8.0])
    c = tf.add(a, b)
    print(c)

with context2.scope():
    # 执行计算操作
    d = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
    e = tf.constant([5.0, 6.0, 7.0, 8.0])
    f = tf.multiply(d, e)
    print(f)

上述代码中，我们首先启用了Eager模式，然后创建了一个默认上下文。接下来，我们可以通过指定设备来创建一个上下文，并检查其是否可用。进入和退出上下文时，可以执行一系列计算操作。

在使用上下文进行计算时，可以使用context.scope()来进入上下文，这将自动在进入和退出上下文时进行管理，无需手动调用enter和exit方法。

最后，我们还提供了多个上下文交替使用的例子。每个上下文可以指定不同的设备，在进入上下文之后，执行相应的计算操作。

总结来说，使用上下文可以更好地管理Eager模式下的计算操作。每个上下文可以指定设备，并且可以使用enter和exit方法手动管理上下文的进入和退出。同时，通过context.scope()方法，可以在进入和退出上下文时自动进行管理。

以上是在TensorFlow中创建和管理运算上下文的最佳实践的概述和使用例子。通过合理使用上下文，可以更灵活地控制和管理计算操作。