TensorFlow发布了一则劲爆消息！Python就是这么牛逼！不信？你看

概述 一般而言，在写TensorFlow代码时，我们需要构建整个算法的计算图，或者规划所有数据流的计算过程，然后再投入数据并快速执行整个或局部计算图。当然因为当前PyTorch和Keras等动态计算图的流行，TensorFlow也发布

一般而言，在写 TensorFlow 代码时，我们需要构建整个算法的计算图，或者规划所有数据流的计算过程，然后再投入数据并快速执行整个或局部计算图。当然因为当前 PyTorch 和 Keras 等动态计算图的流行，TensorFlow 也发布了 Eager Execution，它可以帮助用户自动构建计算图。但一般的 TensorFlow 还是常使用静态计算图的方式，因为它的构建逻辑与部署都非常有优势。

在执行时变成如下代码：

autoGraph 不只是有用宏命令的集合，它还可以使用源代码转换来覆写 Python 语言的任意部分，包括控制流、函数应用和分配，生成样板代码，重构惯用 Python，以使转换成图的过程变得简单。

使用任意编译器，都会对错误信息可读性产生担忧；为此，autoGraph 可以创建错误信息，并堆叠揭示原始源代码中错误来源的多个轨迹，而不是仅仅显示生成代码的 reference。

可运行示例

那么，autoGraph 可以为我们做什么呢？以下有一些示例代码，它们可以直接转换为图代码而不需要任何的改写。如果你想实际运行这些 *** 作，谷歌在这个 GitHub 的 Colab 中提供了一个 notebook 可供使用。

autoGraph 允许你在循环中添加元素到数组中。为了让其工作，我们使用一些 autoGraph 辅助工具，set_element_type 和 stack。

Graph Performance 对比 Eager Execution

Eager Execution 相当合用，但图更快。尽管对比基准较为复杂（由应用以及硬件配置决定），但在一些简单示例中我们可以看到，当从 Eager 转换到 autoGraph 代码时有极大的加速，使用了大量 if 和 while 等语句。

最终，autoGraph 让你可以在 GPU 和 Cloud TPU 这样的加速硬件上使用动态和流控制极严模型，这对在大量数据上训练大型模型非常有帮助。

autoGraph 和 Eager Execution

虽然使用 Eager Execution，你也能通过 tf.contrib.eager.defun 对部分代码根据计算图执行。但这需要你使用 tf.cond() 这样计算图类的 TensorFlow ops。未来，autoGraph 将无缝与 defun 融合，让你用简单的 eager-style Python 编写图代码。当成为现实时，通过选择性的把 eager 代码转换到图分段，你就可以期待使用 autoGraph 加速热点了。

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总结

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