TensorFlow中的eagerexecution模式详解:掌握tf.python.eager.contextexecuting_eagerly()函数

Eager execution模式是TensorFlow 2.0版本以后引入的一种执行模式。在这种模式下，TensorFlow会立即执行操作，而不是先创建计算图再执行的传统模式。Eager execution模式使得TensorFlow更加易于使用和调试，并且提供了更直观的编程体验。

要启用eager execution模式，可以使用tf.config.run_functions_eagerly(True)来进行全局设置，或者使用tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True)来进行临时设置。然后，可以使用tf.python.eager.context.executing_eagerly()函数来检查是否处于eager execution模式。

下面是一个使用eager execution模式的例子：

import tensorflow as tf

# 启用eager execution模式
tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True)

# 检查是否处于eager execution模式
print(tf.python.eager.context.executing_eagerly())  # True

# 创建两个张量并相加
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)
c = tf.add(a, b)

print(c)  # 输出7

在上面的例子中，我们首先通过tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True)来启用eager execution模式。然后，使用tf.python.eager.context.executing_eagerly()来检查是否处于eager execution模式。最后，我们创建了两个常量张量a和b，并使用tf.add()函数将它们相加得到张量c。最后，我们打印输出了张量c的值，得到了结果7。

使用eager execution模式可以使得TensorFlow代码更加像使用Python编写的计算代码，可以更方便地进行调试和打印中间结果。但是，在执行大规模的计算图时，传统的延迟执行模式可能会更加高效。所以，在选择使用eager execution模式还是传统模式时，需要根据具体的需求进行权衡。