Tensorflow升级到2.1.0

Tensorflow1.4.1升级到2.1.0

Tensorflow 2.1.0优化了计算图，大大简化了使用流程，使得语法更贴近python的原生语法格式

卸载原有的tensorflow1.4.1版本

至于为何要卸载而不是直接执行sudo pip install --upgrade tensorflow是因为，执行后使用conda list查看其中的tensorflow版本确实是2.1.0，但是利用print(tf.__version__)打印出来的版本信息依然是1.4.1，而且很多新函数都无法使用。
最终执行以下命令即可：

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conda activate tensorflow #启用tensorflow虚拟环境，在其中管理tensorflow的卸载和安装
pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow==2.1.0

关于新版tensorflow特性的几点说明

  • 取消了v1版本中关于计算图的定义和执行的区分
  • 新版中的计算图采用动态计算图和autograph两种方式
  • 动态计算图，即Eager Execution，每定义一个算子，就会立即执行计算图。因此不需要像老版本一样，创建一个会话session，然后在会话中执行计算图，使得其使用更加贴近python原生语法
  • 动态计算图的缺点就是效率相较于静态计算图要低一些（老版使用的就是静态计算图）
  • autograph使用@tf.function装饰器修饰函数，来将其转化为静态计算图，从而提升效率