使用Defun()函数在TensorFlow中定义自定义函数

在TensorFlow中，可以使用tf.function装饰器来定义自定义函数，该函数会被转换为TensorFlow图。TensorFlow图可以提高计算效率，并且可以在不同设备（如GPU）上执行。

首先，让我们来定义一个简单的自定义函数，将两个数字相加：

import tensorflow as tf

@tf.function
def add_numbers(a, b):
  return tf.add(a, b)

在这个例子中，我们使用@tf.function将add_numbers函数转换为TensorFlow图。我们使用tf.add函数来执行加法操作。

接下来，我们可以使用这个自定义函数来执行加法操作，并打印结果：

a = tf.constant(5)
b = tf.constant(10)
result = add_numbers(a, b)

print(result)

输出结果将会是：

tf.Tensor(15, shape=(), dtype=int32)

在这个例子中，我们首先创建了两个常量a和b，分别赋值为5和10。然后，我们调用add_numbers函数，将常量作为参数传递给它。最后，我们打印出函数的输出结果。

除了简单的加法操作，我们也可以在自定义函数中执行更复杂的操作。例如，以下是一个自定义函数，用于计算给定矩阵的逆矩阵：

@tf.function
def inverse_matrix(matrix):
  return tf.linalg.inv(matrix)

我们可以使用这个函数来计算矩阵的逆矩阵，并打印结果：

matrix = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
result = inverse_matrix(matrix)

print(result)

输出结果将会是：

tf.Tensor(
[[-2.   1. ]
 [ 1.5 -0.5]], shape=(2, 2), dtype=float32)

在这个例子中，我们首先创建了一个常量矩阵matrix，然后调用inverse_matrix函数来计算矩阵的逆矩阵。最后，我们打印出函数的输出结果。

通过使用tf.function装饰器，我们可以将自定义函数转换为TensorFlow图，从而提高计算效率并在不同设备上执行。自定义函数可以执行任何TensorFlow支持的操作，从而使我们能够在TensorFlow中灵活地定义和执行自己的计算逻辑。