将Tensorflow 1.5转换为Tensorflow 2

要求

您如何将Tensorflow 1.5代码转换为Tensorflow 2?

import tensorflow as tf
try:
    Session = tf.Session
except AttributeError:
    Session = tf.compat.v1.Session
A = random_normal([10000,10000])
B = random_normal([10000,10000])
with Session() as sess:
    print(sess.run(tf.reduce_sum(tf.matmul(A,B))))

主要问题是Session该类已在Tensorflow 2中删除,并且该compat.v1层中公开的版本实际上似乎不兼容。当我使用Tensorflow 2运行此代码时,它现在抛出异常:

RuntimeError: Attempting to capture an EagerTensor without building a function.

如果我Session完全放弃使用,那在功能上仍然等效吗?如果我运行:

import tensorflow as tf
A = random_normal([10000,10000])
B = random_normal([10000,10000])
with Session() as sess:
    print(tf.reduce_sum(tf.matmul(A,B)))

在具有AVX2支持的Tensoflow 1.16中,它的运行速度显着提高(0.005秒对30秒),而从pip安装的库存Tensorflow 2(不支持AVX2)也运行得更快(30秒对60秒)。

为什么要使用Session将Tensorflow 1.16减慢6000x的速度?

ad2004

关于您的第一个问题,通过添加“ disable_eager_execution()”调用,我能够使它在Colab中运行-似乎在TF 2.0中默认为“急于执行”模式:

# Install TensorFlow
try:
  # %tensorflow_version only exists in Colab.
    %tensorflow_version 2.x
except Exception:
    pass

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework.ops import disable_eager_execution
disable_eager_execution()
print(tf.executing_eagerly())
print(tf.__version__)
matdim = 1000
try:
    Session = tf.Session
except AttributeError:
    Session = tf.compat.v1.Session
A = tf.random.normal([matdim,matdim])
B = tf.random.normal([matdim,matdim])
with Session() as sess:
    print(sess.run(tf.reduce_sum(tf.matmul(A,B))))

我希望这有帮助。

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