Python Tensorflow 2.0签名如何处理numpy手术？

显然，TF2.0 Autograph适用于Numpy操作

我在下面写了一个简单的例子，我使用

autograph.to_code

查看autograph对Numpy操作的作用。

ag\uu.converted\u调用

似乎完成了运行Numpy函数的工作。但我不知道在这个转换后的通话中会发生什么

我很好奇TF是如何用Numpy操作生成图形的。TF2.0是否将所有Numpy操作转换为TF ops？我们是否需要在TF2.0代码中过度使用Numpy操作来担心性能问题

@tf.function
def run():

    a = np.array([1, 2])
    if a[0] > 1:
        a[0] = 10
        a = a.reshape(-1)
    return tf.convert_to_tensor(a)

print(tf.autograph.to_code(run.python_function))

这将提供以下输出：

def tf__run():
  do_return = False
  retval_ = ag__.UndefinedReturnValue()
  with ag__.FunctionScope('run', 'run_scope', ag__.ConversionOptions(recursive=True, user_requested=True, optional_features=(), internal_convert_user_code=True)) as run_scope:
    a = ag__.converted_call(np.array, run_scope.callopts, ([1, 2],), None, run_scope)

    def get_state():
      return a[0],

    def set_state(vals):
      a[0], = vals

    def if_true():
      a_1, = a,
      a_1[0] = 10
      a_1 = ag__.converted_call(a_1.reshape, run_scope.callopts, (-1,), None, run_scope)
      return a_1

    def if_false():
      return a
    cond = a[0] > 1
    a = ag__.if_stmt(cond, if_true, if_false, get_state, set_state, ('a',), ('a[0]',))
    do_return = True
    retval_ = run_scope.mark_return_value(ag__.converted_call(tf.convert_to_tensor, run_scope.callopts, (a,), None, run_scope))
  do_return,
  return ag__.retval(retval_)

如报告中所述

tf.function与TensorFlow ops配合使用效果最佳；NumPy和Python调用被转换为常量

建议使用TensorFlow ops。此外，虽然混合使用NumPy和TensorFlow操作可以在渴望模式下工作，但启用tf.function时可能会出错

如果你想使用NumPy ops，你可以试试