TensorFlow的静态图与动态图

最新推荐文章于 2025-05-25 21:16:04 发布
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分类专栏： TensorFlow 文章标签： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaohuihui1994/article/details/83304770
本文探讨了TensorFlow从静态图到动态图的演变，重点介绍了EagerExecution功能，这一特性允许用户即时执行操作，增强了开发过程中的灵活性和交互性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

TensorFlow之前是静态图，即必须把所有的操作以及网络结构定义好，最后才执行，是分开的，后来有了动态图功能，即Eager Execution 。

TensorFlow动态图与静态图终极解析：从理论到实战的深度对比
理论都是虚的，代码才是王道。
03-04 118
通过本文的系统性梳理，我们不仅深入理解了动态图与静态图的技术本质，更掌握了在不同场景下的最佳实践选择。建议开发者在实验阶段充分利用动态图的灵活性，在部署阶段通过静态图优化获得最佳性能。随着TensorFlow生态的持续演进，对这两种执行模式的理解将成为AI工程师的核心竞争力之一。
2 | TensorFlow静态图和动态图
weixin_54707168的博客
08-11 235
TensorFlow计算图是一种用于描述机器学习模型的数据流图。它由一系列节点和边组成，每个节点表示一个操作，每个边表示操作之间的依赖关系。TensorFlow计算图可以用于定义、训练和评估机器学习模型，使代码更加清晰、可读性更高。
第二十二天 TensorFlow静态图与动态图
IT深耕十余载，大道之简
12-05 1199
静态图适合需要高效计算、可移植性和静态分析的场景，如大规模分布式训练和模型部署。动态图适合需要灵活性、易调试和实时性的场景，如原型设计和快速实验。在TensorFlow中，可以根据具体需求选择使用静态图或动态图模式。随着TensorFlow版本的更新和发展，动态图模式（Eager Execution）已经成为TensorFlow的默认执行模式，使得TensorFlow的使用变得更加简单和直观。
Tensorflow的动态图（Eager）介绍（官网原文译文）
wyx100的专栏
06-14 1万+
EagerEager execution动态图的执行Eager execution is a feature that makes TensorFlow execute operations immediately: concrete values are returned, instead of creating a computational graph that is executed la...
PyTorch动态计算图
天涯雨的博客
05-25 717
PyTorch动态计算图
静态图与动态图+Tensorflow中run和.eval的区别+TensorFlow中的Learning rate decay介绍
qq_35985044的博客
05-26 2897
目前神经网络框架分为静态图框架和动态图框架，PyTorch 和 TensorFlow、Caffe 等框架最大的区别就是他们拥有不同的计算图表现形式。 TensorFlow 使用静态图，这意味着我们先定义计算图，然后不断使用它，而在 PyTorch 中，每次都会重新构建一个新的计算图。他们之间的区别和差异如下:： 动态图计算意味着程序将按照我们编写命令的顺序进行执行。...
动态图和静态图tensorflow和pytorch
qq_15821487的博客
05-24 7344
动态图和静态图的区别，可以理解为解释执行和编译执行的区别，动态图就是原生python编程习惯，而静态图其实是加了编译层，理论上编译的要比解释的快，但实际上有些任务速度区别不大，因为原生python也可以优化的很快，况且大部分算力和时间是消耗在gpu上了。 飞桨完全可以动态图编程和训练，训练结束后直接就可以自由的选择存储动态图模型还是静态图模型。存储为动态图模型方便以后的继续训练和优化，存储为静态图模型就是为了上项目和落地。 简单来说，工业应用之前，研发/竞赛/训练，最优选择都是动态图。工业落地优选静态图（落
Tensorflow--在静态图中使用动态图
qq_20880939的博客
09-05 1385
在新版的Tensorflow中，动态图使用居多，但是在整体训练时，动态图对loss值处理部分显得比静态图要繁琐一些，但是在正向处理时，使用动态图更加直观。 在静态图中，可以使用动态图的方法，即正向使用动态图，反向使用静态图，这样就可以兼顾二者的优势。 在具体实现上，仍然以静态图为主要部分，在需要使用动态图模型的部分时，可以调用 tf.py_function函数实现动态图的处理 #使用动态图...
为了效率!!!TensorFLow2.0静态图与eager模式(动态图)
veryverycold的博客
06-01 2610
总结自此博客 为了效率!!!eager与静态图转换的那些坑 eager模式: 就是动态图 调用方法: tensorflow2.0默认eager模式 优点 Python写法,方便调试 缺点 比自动图速度慢 静 态 图 模 式 : 调用方法: 需要在函数上方加上@tf.function装饰 优点 tf写法,速度快 缺点 不如python写法直观 转换方式 在头上加@tf.function 第一个大坑 #调用静态图的例子 @tf.funct
PyTorch学习:动态图和静态图的例子
01-20
目前神经网络框架分为静态图框架和动态图框架，PyTorch 和 TensorFlow、Caffe 等框架最大的区别就是他们拥有不同的计算图表现形式。 TensorFlow 使用静态图，这意味着我们先定义计算图，然后不断使用它，而在 ...
【TensorFlow】TensorFlow中的三种计算图
m0_51816252的博客
09-15 1915
在TensorFlow1.0时代，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，然后再开启一个会话Session，显式执行计算图。而在TensorFlow2.0时代，采用的是动态计算图，即每使用一个算子后，该算子会被动态加入到隐含的默认计算图中立即执行得到结果，而无需开启Session。
Tensorflow静态图、PyTorch动态图机制
热门推荐
Drug discovery
06-30 1万+
https://zhuanlan.zhihu.com/p/191648279 PyTorch 的动态图机制 PyTorch 采用的是动态图机制 (Dynamic Computational Graph)，而 Tensorflow 采用的是静态图机制 (Static Computational Graph)。 动态图是运算和搭建同时进行，也就是可以先计算前面的节点的值，再根据这些值搭建后面的计算图。优点是灵活，易调节，易调试。PyTorch 里的很多写法跟其他 Python 库的代码的使用方法是
Effective TensorFlow Chapter 2: 理解静态和动态的Tensor类型的形状
机器学习杂货铺1号店
12-10 2034
理解静态和动态的Tensor类型的形状本文翻译自： 《Understanding static and dynamic shapes》， 如有侵权请联系删除，仅限于学术交流，请勿商用。如有谬误，请联系指出。在TensorFlow中，tensor有一个在图构建过程中就被决定的静态形状属性， 这个静态形状可以是没有明确加以说明的(underspecified)，比如，我们可以定一个具有形状[None,
TensorFlow动态图 VS PyTorch静态图
Warmer_Sweeter
09-24 1484
点击关注我哦一篇文章带你了解动态图和静态图的区别和优劣但凡我们接触深度学习框架，肯定都会听过“计算图”这个概念，如果有具体使用过某个框架，可以知道计算图又可以分为：静态图和动态图。深度学...
机器学习笔记（11）Tensorflow的动态图与Pytorch的动态图
qq_37662375的博客
04-07 737
关于Tensorflow与Pytorch之间可用性、易用性、速度、部署能力的选择之争历来有之，但由于迄今为止深度学习框架已经发展了相当长一段时间，框架各自的缺点在一次次的更新迭代中被优化与改进，如Tensorflow目前也更新了所谓具有动态图的版本，对两者区分的意义越来越小。虽然如此，对这两个经典框架的区分还是比较有学习意义的。 正文 tensorflow和pytorch的区别：首先能想到的肯定是tensorflow是静态图计算，而pytorch是动态图。那么它们究竟是什么意思呢？在框架中又是如何体..
TensorFlow2.0的动态图和静态图切换 part 1
gaussrieman123的博客
03-30 6849
TensorFlow2.0的动态图和静态图切换 tf.function介绍 动态图是tf2.0最引人注目的特征，大部分其他改动都是为了适应动态图。它允许将一部分python语法转换为可移植、高性能、语言无关的TensorFlow1.x语法，通过这种方式完成tf1.x静态库和tf2.0动态图的切换。 尽管听起来很美好，但是tf.function还是有一些不为人知的细节值得我们注意，本文就是通过错误驱...
TensorFlow-静态图和PyTorch-动态图区别
StriveZs'Blog
07-02 4127
title: TensorFlow-静态图和PyTorch-动态图区别 categories: Knowledge PyTorch tags: Knowledge PyTorch TensorFlow 计算图 TensorFlow-静态图和PyTorch-动态图区别 最近在重新学习一遍pytorch，之前对于自动求导中的计算图的概念不是很清楚，这里从头看了一遍，有了解一下，简单的写一下自己的笔记。 PyTorch自动求导看起来非常像TensorFlow，这两个框架中，我们都定义了计算图，使用自动.
TensorFlow静态图和eager机制
AI人工智能与大数据
05-24 4069
在eager问世之前（eager在2017.10发布，大概对应版本TensorFlow 1.4，但当前官方建议使用TensorFlow 1.8或以上版本运行eager），TensorFlow一直采用的是静态图机制，其实直到现在TensorFlow的静态图依然大行其道。本文就来介绍一下TensorFlow的静态图机制。 何为静态图/动态图？ 静态图是指在图构建完成后，在模型运行时无法进行修改。这...
深度学习框架——动态图和静态图
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02-02 4940
深度学习框架之动态图 vs 静态图
PyTorch 动态计算图与 TensorFlow 静态图有何本质区别？
最新发布
07-30
<think>我们正在比较PyTorch的动态计算图和TensorFlow的静态计算图。根据引用[1]和[2]的内容，动态图是PyTorch的核心优势，而TensorFlow早期使用静态图，现在也支持动态图（Eager Execution）但静态图优化仍是其优势。 引用[2]提到：动态图意味着计算图的构建和计算同时发生（define by run），而静态图是先构建整个计算图再执行计算（define and run）。 本质区别： 1. **构建时机**： - PyTorch动态图：在代码运行时动态构建，每次迭代都可以改变结构（例如循环、条件分支）。 - TensorFlow静态图：先定义整个计算图结构（在Session运行前），然后执行计算，图结构固定。 2. **调试与灵活性**： - 动态图：更易调试，因为可以像普通Python代码一样逐行执行，并检查中间结果。 - 静态图：调试困难（需要借助TensorBoard等工具），但优化后执行效率高。 3. **性能优化**： - 静态图：由于图结构固定，编译器可以进行全局优化（如算子融合、内存复用等），因此部署时性能更高。 - 动态图：运行时构建，优化受限。但PyTorch通过TorchScript（引用[1]）将动态图转换为静态图以提升性能。 4. **控制流支持**： - 动态图：直接使用Python控制流（如if、for），直观灵活。 - 静态图：需要特殊的控制流节点（如`tf.cond`, `tf.while_loop`），代码更复杂。 5. **生态与使用场景**： - PyTorch动态图：适合研究和快速原型开发。 - TensorFlow静态图：适合生产部署，尤其对延迟和吞吐量要求高的场景。 引用[4]补充了计算图的节点类型（叶节点、中间节点、输出节点），但动态图和静态图在节点类型上并无本质区别，区别在于构建方式。 总结：本质区别在于**计算图的构建时机和方式**，这导致了调试、优化、灵活性等方面的差异。 引用[3]提到，两种框架在计算图、数据并行性、模型部署等方面有差异，但这里我们聚焦计算图机制。 因此，我们可以这样回答：</think>### PyTorch 动态计算图与 TensorFlow 静态计算图的本质区别 #### 1. **构建时机与执行方式** | **特性** | **PyTorch 动态图** | **TensorFlow 静态图** | |----------------|--------------------------------------------|-------------------------------------------| | **构建机制** | **运行时动态构建**（Define-by-Run） | **编译时静态构建**（Define-and-Run） | | **执行流程** | 代码执行即构建计算图，边计算边生成图结构 | 先完整定义计算图，再通过会话（Session）执行 | | **典型代码** | ```python<br>x = torch.tensor(1.0)<br>y = x + 2 # 立即构建加法节点<br>``` | ```python<br>tf_graph = tf.Graph()<br>with tf_graph.as_default():<br> x = tf.constant(1.0)<br> y = x + 2 # 仅定义，不执行<br>sess.run(y) # 实际计算<br>``` | #### 2. **灵活性与调试** - **PyTorch 动态图** - 支持 **Python 原生控制流**（如 `if/for` 语句），可直接调试中间结果： ```python for i in range(10): if i % 2 == 0: # 动态分支 y = x * i print(y) # 实时查看结果 ``` - 调试体验接近标准 Python，适合快速实验[^2][^4]。 - **TensorFlow 静态图** - 需使用 **专用控制流算子**（如 `tf.cond`, `tf.while_loop`）： ```python y = tf.cond(tf.equal(i % 2, 0), lambda: x*i, lambda: x) ``` - 调试需借助 `tf.Print()` 或 TensorBoard，无法直接打印中间值[^2]。 #### 3. **性能优化与部署** | **维度** | **PyTorch 动态图** | **TensorFlow 静态图** | |----------------|--------------------------------------------|-------------------------------------------| | **优化潜力** | 运行时构建，全局优化受限 | 编译时可做深度优化（如算子融合、内存复用） | | **部署效率** | 依赖 TorchScript 转换静态图提升性能[^1] | 原生支持生产环境高效部署 | | **典型场景** | 研究、快速迭代 | 高并发生产系统 | #### 4. **计算图结构差异** - **节点类型**（引用[4]）： - 叶节点（输入张量）、中间节点（运算结果）、输出节点（最终结果）在两者中均存在。 - **关键区别**：动态图的节点关系在运行时实时生成，静态图在编译时固化。 - **梯度计算**： - PyTorch：通过动态追踪依赖关系实现自动微分（`autograd`）。 - TensorFlow：静态图预先确定梯度计算路径（如 `tf.GradientTape` 模拟动态行为）。 #### 5. **数学形式对比** 动态图梯度计算可表示为实时链式法则： $$ \frac{\partial z}{\partial x} = \frac{\partial z}{\partial y} \cdot \frac{\partial y}{\partial x} $$ 其中 $y = f(x)$ 在运行时动态确定。 静态图则需预先构造完整计算路径： $$ \text{Graph} = \left\{ x \to f \to y \to g \to z \right\} \implies \nabla_x z = g'(y) \cdot f'(x) $$ --- ### 总结：核心区别 | **特性** | PyTorch 动态图 | TensorFlow 静态图 | |------------------|------------------------|-------------------------| | **构建本质** | **运行时即时生成** | **编译时预先定义** | | **灵活性** | 高（支持复杂控制流） | 低（需专用算子） | | **调试难度** | 低（类 Python 体验） | 高（依赖工具） | | **性能上限** | 依赖转换（如 TorchScript）| 原生支持全局优化 | | **适用场景** | 研究、快速原型开发[^2] | 生产环境部署[^1][^3] | --- ###
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