TensorFlow.python.eager.context：探究TensorFlow中的运算上下文和计算图之间的关系

在TensorFlow中，存在两种运算模式：Graph Mode和Eager Mode。

Graph Mode是TensorFlow的默认运算模式，它利用计算图（Computation Graph）来描述计算过程。计算图是一种静态的、符号化的表示方式，它将计算过程分为构建图和执行图两个阶段。在构建图阶段，用户定义各种Tensor和操作（ops），但并不会立即执行；在执行图阶段，TensorFlow会自动优化和并行执行各个操作。Graph Mode具有很好的性能和可移植性，特别适用于大规模的模型训练和部署。

Eager Mode是TensorFlow自2.0版本引入的新的运算模式，它将TensorFlow转变为一种命令式编程的框架，即像使用Python原生编程一样使用TensorFlow。Eager Mode下的TensorFlow即时执行操作，并立即返回结果，无需构建计算图和执行图。这使得TensorFlow更易于使用和调试，可以方便地进行交互式实验和调试，同时还能更好地利用Python中的控制流语句和数据结构。

在TensorFlow中，运算上下文是指控制运算模式的环境。可以通过tf.config.experimental.set\_tf\_executing\_eagerly(True/False)函数来切换运算模式，其中True表示Eager Mode，False表示Graph Mode。运算上下文中保存了运算的状态，包括默认的数据类型（dtype）和设备（device），以及计算图（在Graph Mode下）或者已执行操作的结果（在Eager Mode下）。

TensorFlow中的运算上下文和计算图之间的关系是在Graph Mode下必然存在的，而在Eager Mode下并不存在计算图。在Graph Mode下，TensorFlow会自动构建计算图，并将操作添加到计算图中，等待执行。而在Eager Mode下，TensorFlow会立即执行操作，无需构建计算图。因此，在Eager Mode下，运算上下文不会与计算图相关联，而是直接返回操作的结果。

下面是一个简单的例子，展示了在TensorFlow中运算上下文和计算图之间的关系：

import tensorflow as tf

# 切换到Eager Mode
tf.config.experimental.set_tf_executing_eagerly(True)

# 定义两个Tensor
a = tf.constant(2.0)
b = tf.constant(3.0)

# 在Eager Mode下执行操作
c = tf.add(a, b)
print(c)  # 输出结果为 5.0

# 切换到Graph Mode
tf.config.experimental.set_tf_executing_eagerly(False)

# 在Graph Mode下构建计算图并执行操作
d = tf.add(a, b)
print(d)  # 输出 Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)

在上述代码中，先切换到了Eager Mode，并定义了两个常量Tensor a 和 b。然后使用tf.add()函数执行了加法操作，并将结果保存在c中。由于在Eager Mode下，操作会立即执行并返回结果，所以可以直接输出c的值。接着切换到了Graph Mode，并重新执行了加法操作，将结果保存在d中。由于在Graph Mode下，操作并不会立即执行，所以输出的是一个Tensor对象。