72、TensorFlow 函数图的深入探索

TensorFlow 函数图的深入探索

1. TF 函数与具体函数

TF 函数具有多态性，能支持不同类型和形状的输入。例如下面的 tf_cube() 函数：

import tensorflow as tf

@tf.function
def tf_cube(x):
    return x ** 3

每次以新的输入类型或形状组合调用 TF 函数时，它会生成一个新的具体函数，该函数有专门针对此组合的优化函数图（FuncGraph）和函数定义（FunctionDef）。这种参数类型和形状的组合称为输入签名。若使用之前出现过的输入签名调用 TF 函数，它会复用之前生成的具体函数。

以下是不同输入签名调用 tf_cube() 函数的示例：
| 输入签名 | 是否生成新具体函数 |
| — | — |
| tf_cube(tf.constant(3.0)) | 否，复用 tf_cube(tf.constant(2.0)) 的具体函数 |
| tf_cube(tf.constant([2.0])) | 是 |
| tf_cube(tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])) | 是 |

可以通过调用 TF 函数的 get_concrete_function() 方法获取特定输入组合的具体