TensorFlow 与 PyTorch：静态图与动态图的底层实现及性能差异 大家好，今天我们来深入探讨深度学习框架 TensorFlow 和 PyTorch 中静态图和动态图的底层实现和性能差异。理解这些差异对于高效地使用这些框架至关重要。 静态图计算：TensorFlow 的核心机制 TensorFlow 最初的设计理念是基于静态图（static graph）计算。这意味着在执行任何计算之前，你需要先完整地定义整个计算图，然后 TensorFlow 才会对这个图进行编译和优化，最后执行。 1. 静态图的构建与编译： TensorFlow 使用 tf.Graph 对象来表示计算图。 你可以使用 TensorFlow 的 API (例如 tf.constant, tf.Variable, tf.matmul, tf.add 等) 来构建节点 (nodes) 和边 (edges)，其中节点代表操作 (operations)，边代表数据流 (data flow)。 import tensorflow as tf # 创建一个计算图 graph = tf.Graph() with graph …
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