无法启用 TensorFlow 急切执行

Question

我有一个安装了 Tensorflow 2.0.0-beta1 的 conda 环境。但是，每当我导入 tensorflow 并尝试启用急切执行时，我都会收到错误消息：

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'enable_eager_execution'

我为此运行的唯一代码是：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
tf.enable_eager_execution()

这是 tensorflow 2.0 beta 模块的错误还是我的安装问题？

Answer 1

在 ternsorflow 2.0 中，enable_eager_execution 方法移至 tf.compat.v1 模块。以下适用于 tensorflow-2.0.0-beta1

tf.compat.v1.enable_eager_execution()

在 tensorflow 2.0 中，Eager Execution 由 default 启用。您无需在程序中启用它。

例如

import tensorflow as tf

t = tf.constant([5.0])

现在可以不用session对象直接查看张量的值了。

print(t)
# tf.Tensor([5.], shape=(1,), dtype=float32)

也可以将张量值改为numpy数组

numpy_array = t.numpy()
print(numpy_array)
# [5.]

您还可以在 tensorflow-2 中禁用急切执行（在 tensorflow-2.0.0-beta1 上测试。这可能不适用于未来的版本。）

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
t2 = tf.constant([5.0])
print(t2)
# Tensor("Const:0", shape=(1,), dtype=float32)

在急切执行被禁用后在张量上调用 numpy() 方法会引发错误

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'

禁用急切执行时应考虑的一个问题是，一旦禁用急切执行，就无法在同一程序中启用它，因为应在程序启动时调用tf.enable_eager_execution，并在禁用急切执行后调用此方法会引发错误：

ValueError: tf.enable_eager_execution must be called at program startup.