TensorFlow执行模式深度解析：Eager Execution与计算图模式的切换策略与实战指南

深入解析TensorFlow执行模式：Eager Execution与计算图模式的切换实践指南

前言

在TensorFlow的发展历程中，执行模式的演进始终是框架优化的核心方向。从静态计算图到动态执行的Eager模式，再到二者的融合使用，TensorFlow为开发者提供了更灵活的编程范式。本文将深入探讨两种执行模式的核心差异，并通过完整实例演示模式切换的最佳实践。

一、执行模式基础理论

1.1 计算图模式（Graph Mode）

静态计算图模式是TensorFlow的传统执行方式，其核心特征包括：

• 预先定义计算流程
• 严格的类型检查和形状推断
• 跨平台部署优化
• 自动微分和分布式训练支持

import tensorflow as tf

# 传统计算图构建方式
g = tf