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在eager问世之前，TensorFlow一直采用的是静态图机制，其实直到现在TensorFlow的静态图依然大行其道。本文就来介绍一下TensorFlow的静态图机制。

何为静态图/动态图？

静态图是指在图构建之后，模型运行时无法进行修改。这里的“图”也就是模型的意思，一般一个图就是一个模型。这个图建好之后，运行前需要freeze，然后进行一些优化，例如图融合等，最后启动session根据之前构建的静态图进行计算，计算过程无法对静态图进行更改。

动态图和静态图对应，在模型运行过程中可以对图进行修改。熟悉PyTorch的朋友应该了解，因为PyTorch采用的就是动态图机制。不过一般情况，模型运行过程中也不需要对其进行修改。

另外，TensorFlow静态图带来的一个弊端就是难Debug。因为静态图在freeze后运行前会进行图优化，一些operation会被融合，所以有的operation会消失，无法在计算阶段提供断点和单步调试功能（图构建阶段能单步调试，但是只显示tensor，用处不大）。当然，断点和单步调试功能也会影响程序运行的效率。而PyTorch采用了动态图，自然有Debug方面的优势，提供了单步调试的功能，可以在计算过程查看所有tensor的值，非常直观方便。

所以，目前在学术界，PyTorch的使用很广泛；而在工程界，TensorFlow由于部署有优势，加上operation全面，生态良好而更受欢迎。对于个人而言，往往要看所选择的应用在业界开源代码是基于哪种框架，在别人开源代码的基础上来构建自己的应用，所有两者都需要有一定的快速上手能力。

OK，希望上面把TensorFlow的静态图机制说清楚了，有不清楚的地方欢迎留言或者联系我，我会持续更新。后面我会增加代码说明，方便理解，敬请关注~

感谢各位的阅读，以上就是“TensorFlow静态图和eager机制是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对TensorFlow静态图和eager机制是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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