在Python中如何使用in_graph_mode()函数判断图形模式的切换

在Python中，使用tf.executing_eagerly()函数可以判断当前是否处于图形模式（Graph Mode）。

tf.executing_eagerly()函数返回一个布尔值，如果为True则表示处于图形模式，否则为False。

下面是一个使用例子：

import tensorflow as tf

def graph_mode_example():
    x = tf.constant([1, 2, 3])
    y = tf.constant([4, 5, 6])
    z = tf.add(x, y)
    return z

def eager_mode_example():
    x = tf.constant([1, 2, 3])
    y = tf.constant([4, 5, 6])
    z = x + y
    return z

def main():
    if tf.executing_eagerly():
        print("当前处于 Eager 模式")
        result = eager_mode_example()
    else:
        print("当前处于 Graph 模式")
        # 在 Graph 模式下，需要在 with tf.compat.v1.Session() 中执行代码
        with tf.compat.v1.Session() as sess:
            result = sess.run(graph_mode_example())

    print("计算结果：", result)

if __name__ == '__main__':
    main()

上述代码中，我们定义了两个函数：graph_mode_example()和eager_mode_example()，分别对应图形模式和即时模式。

在main()函数中，首先通过tf.executing_eagerly()函数判断当前模式。如果返回True，表示处于即时模式，直接执行eager_mode_example()函数；如果返回False，表示处于图形模式，使用with tf.compat.v1.Session() as sess:创建会话，并通过sess.run()执行graph_mode_example()函数。

最后，打印计算结果。

可以根据实际需求，针对不同模式编写相应的代码逻辑。