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TensorFlow 2.0 新增变化特性
内容提要
TensorFlow 2.0于2019年发布，主要改进包括引入Eager Execution，简化模型构建，移除tf.placeholder和tf.layers，转而使用tf.keras。Eager Execution允许即时计算，降低了入门难度，但对熟悉1.x版本的用户造成挑战。官方提供转换脚本以帮助迁移代码，但仍需重构。
关键要点
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TensorFlow 2.0 于2019年发布，主要改进包括引入 Eager Execution，简化模型构建。
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TensorFlow 2.0 移除了 tf.placeholder 和 tf.layers，转而使用 tf.keras。
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Eager Execution 允许即时计算，降低了入门难度，但对熟悉 1.x 版本的用户造成挑战。
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TensorFlow 2.0 默认采用 Eager Execution，无法回到 1.x 的 Graph Execution 模式。
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官方提供转换脚本以帮助迁移代码，但仍需重构。
延伸解读
Eager Execution 的优势与挑战
TensorFlow 2.0 引入的 Eager Execution 使得模型构建更加直观，降低了学习门槛。然而，对于习惯于 1.x 版本的开发者来说，转变为 Eager Execution 可能会面临较大的适应挑战，尤其是在代码迁移和重构方面。
Keras 的整合与影响
TensorFlow 2.0 完全移除了 tf.layers，转而使用 tf.keras，这一变化使得熟悉 Keras 的开发者能够更快上手。然而，对于依赖于旧 API 的项目，开发者需要重新学习和适应新的高阶 API，这可能导致开发周期延长。
迁移代码的注意事项
虽然 TensorFlow 官方提供了转换脚本以帮助迁移 1.x 代码，但该脚本的功能有限，无法自动处理所有情况。开发者在迁移时仍需手动重构代码，特别是涉及到会话和图的部分，这要求开发者具备一定的代码重构能力。
延伸问答
TensorFlow 2.0 的主要改进是什么？
TensorFlow 2.0 主要改进包括引入 Eager Execution，简化模型构建，移除 tf.placeholder 和 tf.layers，转而使用 tf.keras。
Eager Execution 在 TensorFlow 2.0 中有什么优势？
Eager Execution 允许即时计算，降低了入门难度，用户可以直接输出张量的数值，无需构建计算图。
如何将 TensorFlow 1.x 的代码迁移到 2.0？
官方提供了转换脚本帮助迁移，但仍需重构代码，因为许多 API 在 2.0 中已被移除。
TensorFlow 2.0 中如何使用 Keras？
TensorFlow 2.0 移除了 tf.layers，转而使用 tf.keras，用户可以更方便地构建神经网络。
Eager Execution 对于熟悉 TensorFlow 1.x 的用户有什么挑战？
Eager Execution 的引入使得熟悉 Graph Execution 的用户需要重新学习，因为许多原有的 API 已被移除。
TensorFlow 2.0 的默认执行模式是什么？
TensorFlow 2.0 默认采用 Eager Execution 模式，无法回到 1.x 的 Graph Execution 模式。
