利用tf_util实现动态计算图

tf_util是一个Tensorflow的工具库，它提供了一些方便的函数和类，用于构建和管理Tensorflow的动态计算图。

动态计算图是Tensorflow 2.0引入的一项新特性，它使得Tensorflow更加易用和灵活。在传统的静态计算图中，我们需要先定义计算图的结构，然后再执行计算。而在动态计算图中，我们可以动态地构建和管理计算图，这使得我们可以更加方便地对计算图进行修改和扩展。

tf_util提供了一个tf.function装饰器，用于将Python函数转换为Tensorflow图函数。这样一来，我们就可以使用类似Python函数的方式来定义计算图，使得代码更加直观和易读。

下面是一个使用tf_util实现动态计算图的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt

# 定义一个简单的计算图示例
@tf.function
def add(a, b):
    return a + b

# 使用动态计算图进行计算
result = add(tf.constant(3), tf.constant(4))

# 执行计算
print(result.numpy())  # 输出7

在上面的例子中，我们定义了一个简单的计算图函数add，它接受两个参数a和b，并返回它们的和。使用tf.function装饰器将Python函数add转换为Tensorflow图函数，这样一来我们就可以像调用普通的Python函数一样调用它。

接着，我们使用动态计算图进行计算，给add函数传入了两个Tensorflow的常量tf.constant(3)和tf.constant(4)，它们分别表示数字3和数字4。然后使用add函数进行计算，得到了计算结果。

最后，我们通过result.numpy()来获取计算结果的值，并打印输出。

可以看到，使用tf_util实现动态计算图非常简单和直观，它大大提高了代码的可读性和可维护性。通过动态计算图，我们不再需要显式地定义计算图的结构，而是可以动态地构建和管理计算图，这使得我们可以方便地修改和扩展计算图的代码。