TensorFlow Eager模式与Graph模式的运行时切换：性能与调试灵活性的权衡 大家好，今天我们来深入探讨TensorFlow中两种主要的执行模式：Eager Execution（Eager模式）和Graph Execution（Graph模式），以及如何在它们之间进行运行时切换。我们将重点分析这两种模式的优缺点，以及在性能、调试、灵活性等方面进行权衡。通过实际的代码示例，帮助大家理解如何在实际项目中根据需求选择合适的执行模式，甚至动态地切换执行模式。 1. TensorFlow的两种执行模式：Eager与Graph TensorFlow最初的设计是基于Graph Execution模式，后来引入了Eager Execution模式。理解这两种模式的区别是掌握TensorFlow的关键。 Graph Execution (Graph模式): 工作原理： 在Graph模式下，TensorFlow首先定义一个计算图（Dataflow Graph），描述了所有操作及其之间的依赖关系。这个图定义完成后，TensorFlow会优化这个图，然后才真正执行计算。 特点： 延迟执行 (Def …