如何使用tf.Module來更好地構(gòu)建Autograph

本篇文章為大家展示了如何使用tf.Module來更好地構(gòu)建Autograph，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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有三種計算圖的構(gòu)建方式：靜態(tài)計算圖，動態(tài)計算圖，以及Autograph。

TensorFlow 2.0主要使用的是動態(tài)計算圖和Autograph。

動態(tài)計算圖易于調(diào)試，編碼效率較高，但執(zhí)行效率偏低。
靜態(tài)計算圖執(zhí)行效率很高，但較難調(diào)試。

而Autograph機(jī)制可以將動態(tài)圖轉(zhuǎn)換成靜態(tài)計算圖，兼收執(zhí)行效率和編碼效率之利。

當(dāng)然Autograph機(jī)制能夠轉(zhuǎn)換的代碼并不是沒有任何約束的，有一些編碼規(guī)范需要遵循，否則可能會轉(zhuǎn)換失敗或者不符合預(yù)期。

下面我們介紹使用tf.Module來更好地構(gòu)建Autograph。

一，Autograph和tf.Module概述

前面在介紹Autograph的編碼規(guī)范時提到構(gòu)建Autograph時應(yīng)該避免在@tf.function修飾的函數(shù)內(nèi)部定義tf.Variable.

但是如果在函數(shù)外部定義tf.Variable的話，又會顯得這個函數(shù)有外部變量依賴，封裝不夠完美。

一種簡單的思路是定義一個類，并將相關(guān)的tf.Variable創(chuàng)建放在類的初始化方法中。而將函數(shù)的邏輯放在其他方法中。

這樣一頓猛如虎的操作之后，我們會覺得一切都如同人法地地法天天法道道法自然般的自然。

驚喜的是，TensorFlow提供了一個基類tf.Module，通過繼承它構(gòu)建子類，我們不僅可以獲得以上的自然而然，而且可以非常方便地管理變量，還可以非常方便地管理它引用的其它Module，最重要的是，我們能夠利用tf.saved_model保存模型并實現(xiàn)跨平臺部署使用。

實際上，tf.keras.models.Model, tf.keras.layers.Layer 都是繼承自tf.Module的，提供了方便的變量管理和所引用的子模塊管理的功能。

因此，利用tf.Module提供的封裝，再結(jié)合TensoFlow豐富的低階API，實際上我們能夠基于TensorFlow開發(fā)任意機(jī)器學(xué)習(xí)模型(而非僅僅是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型)，并實現(xiàn)跨平臺部署使用。