利用TensorFlow的Defun()函数优化自定义函数

TensorFlow中的@tf.function装饰器可以用于将Python函数转换为TensorFlow图的高性能函数。它会自动优化计算图，并且可以利用多种TensorFlow特性来提升性能。

然而，在某些情况下，@tf.function并不适用于复杂的计算图或涉及一些特定操作的计算。为了解决这个问题，TensorFlow提供了tf.Defun()函数，可以更细粒度地控制计算图的生成和优化。

tf.Defun()函数可以将一个具有静态参数的Python函数转换为可用于TensorFlow图的函数。它接受函数的输入签名并生成一个图，可以通过调用生成的图来执行函数。

下面我们将介绍如何使用tf.Defun()函数来优化自定义函数，并通过一个简单的例子来说明。

首先，我们定义一个自定义函数来计算斐波那契数列的第n个数：

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

然后，我们可以使用tf.Defun()函数将该自定义函数转换为TensorFlow图，并生成一个可以调用的图函数：

@tf.function
def fib_fn(n):
    return tf.contrib.eager.defun(fibonacci)(n)

上述代码中，我们使用了tf.function装饰器来将函数fib_fn转换为一个TensorFlow图函数。然后，我们使用tf.contrib.eager.defun()函数来将fibonacci()函数转换为一个图函数。

接下来，我们可以使用生成的图函数来计算斐波那契数列的第n个数：

n = tf.constant(10)
result = fib_fn(n)
print(result.numpy())  # 输出结果：55

通过使用tf.Defun()函数，我们将自定义函数转换为了一个TensorFlow图，并且可以在TensorFlow计算图的上下文中执行该函数。这样，我们可以利用TensorFlow的优化功能来提高计算性能。

需要注意的是，tf.Defun()函数只能用于静态参数的函数，即函数的输入不能包含TensorFlow张量或变量。如果要使用TensorFlow张量作为函数的输入，需要先使用tf.numpy_function()函数将其转换为NumPy数组。

总结起来，使用tf.Defun()函数可以优化自定义函数的性能，尤其是涉及复杂计算图的函数。它可以将函数转换为TensorFlow图，并且可以通过调用生成的图来执行函数。通过将函数转换为TensorFlow图，可以利用TensorFlow的优化功能来提高计算性能。