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tensorflow - tf.compat 的目的是什么?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 15:55:43 24 4
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tf.compat 模块的目的是什么?看起来整个 TensorFlow API 都在这个模块中复制了。
该文件指出

Functions for Python 2 vs. 3 compatibility.



那么为什么会有“v1”和“v2”子模块呢? tf.compat 具体解决了哪些兼容性问题?

最佳答案

tf.compat 允许您编写适用于 TensorFlow 1.x 和 2.x 的代码。例如,下面的一段代码:

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_v2_behavior()
with tf.compat.v1.Session() as sess:
x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [2])
x2 = tf.square(x)
print(sess.run(x2, feed_dict={x: [2, 3]}))
# [4. 9.]

在 TensorFlow 1.15.0 和 2.0.0 上运行相同,即使 session 和占位符在 2.x 中已被弃用。同样, tf.compat.v2 允许您使用从 1.x 到 2.x 中引入的东西。此外,这些 API 还为 future 提供了向后兼容性,因此如果某个 3.x 版本发布,编写与版本无关的代码的机制自 2.x 的第一个版本就已经存在。

编辑:实际上应该更改有关 Python 的模块的文档。原来, tf.compat仅为此目的保留功能(直到 1.13, see all module documentation 都是如此)。但是,它后来被重新用于 TensorFlow 版本兼容性。

关于tensorflow - tf.compat 的目的是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58631390/

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