tf.placeholder() 和 tf.get_variable() 的新版本是什么？

Question

我是 tensorflow 的新手，我想知道为什么某些重要功能在最新版本中被弃用，特别是占位符和 get_variable。例如，我无法在 TF 2.0 中执行此操作：

# tf.placeholder()
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(2,2))
Y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(2,2))
Z = X + Y
x, y = [[1,1], [1,1]], [[2,2], [2,2]]
with tf.Session() as sess:
    sess.run(Z, feed_dict={X: x, Y: y})

# tf.get_variable()
W1 = tf.get_variable("W1", [4, 4, 3, 8], initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0))
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
        sess.run(init)
        # etc ...

从我目前了解到的情况来看，这些似乎是非常重要的功能，所以我认为它们的功能已被 TF 2.0 中的其他功能取代，但我似乎无法弄清楚？我知道您可以改用 tf.compat.v1.placeholder，但我正在尝试弄清楚如何在 TF 2.0 中做到这一点。

Answer 1

TF 2.0 已更改为急切执行方法，因此您无需使用会话并将数据传递到其中，而是像使用 numpy 一样使用 tf。

Z = tf.constant([[1,1], [1,1]]) + tf.constant([[2,2], [2,2]])

Tensorflow 也有 tf.Variable，它定义了你可能认为的占位符。基本上是一个张量，其内部允许更改。大多数 keras ops 使用 Variable internal 作为其计算图。