TensorFlow 2 禁用Eager Execution后如何运行模型获取计算结果？

核心执行逻辑 #

调用disable_eager_execution()关闭Eager模式后，TensorFlow 2会切换回静态图运行机制，和TensorFlow 1的执行逻辑保持一致。TensorFlow 2原生提供的会话API可以直接触发静态图计算，无需额外安装第三方补丁。
完整执行链路分为三步：

• 先完成所有计算图的节点定义（即代码中定义的常量、运算关系节点）
• 初始化官方提供的会话实例
• 触发图计算逻辑，传入需要取值的张量节点，拿到实际计算结果

完整可运行代码 #

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework.ops import disable_eager_execution

# 关闭Eager Execution
disable_eager_execution()

# 构建静态计算图的节点
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
c = a + b

# 执行图计算流程
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    # 通过run方法指定需要计算的张量c
    calc_result = sess.run(c)
    print("c的计算结果：", calc_result)

实操注意事项 #

• 上述代码运行后会输出结果 c的计算结果： 3，和TensorFlow 1的执行效果完全一致
• 在会话上下文内部，也可以直接调用张量的eval()方法完成取值，效果和sess.run(c)完全等价：

  with tf.compat.v1.Session() as sess:
      print(c.eval())
  

• 不要在完成图定义后直接打印张量c：静态图模式下所有张量都只是图的结构描述，没有绑定实际运算结果，直接执行print(c)只会输出张量的shape、数据类型等元信息，无法拿到真实数值
• 不需要额外执行tf.compat.v1.disable_v2_behavior()做全局API替换：只要提前调用了disable_eager_execution()，直接实例化tf.compat.v1.Session就能正常完成计算，不会触发版本兼容报错

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Do Po