Tensorflow渴望无keras

Question

在没有keras的情况下，你能在tensorflow中做急切的执行吗？我在TensorFlow图形代码中有一个非神经网络模型，可以移动到eager。这是一种用于推荐系统的低秩矩阵分解。

Python语言。

谢谢

要求回答者请演示工作代码。如果答案包括猜测，请明确说明。

Answer 1

是的，你当然可以在没有Keras的情况下使用急切执行。Keras构建在支持急切执行的低级操作之上。

例如：

import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.enable_eager_execution()

W = tf.contrib.eager.Variable(tf.random_normal((10, 10)))

def model(x):
  return tf.matmul(x, W)

data = np.random.randn(3, 10).astype(np.float32)
print(model(data))

您可以在https://www.tensorflow.org/tutorials/eager/上查看更详细的教程

也就是说，如果您试图运行编写的任意代码来构建一个启用了急切执行的图，那么您可能会遇到各种极端情况/错误，可能需要进行轻微的重构。这将取决于代码结构的细节。

相反的(即，编写在启用了急切执行的情况下工作的代码)通常可以很好地在未启用急切执行的情况下构造等价的图。

希望这能有所帮助。