tf.config.run_functions_eagerly

Включает или отключает eager-выполнение функций tf.function.

tf.config.run_functions_eagerly(
    run_eagerly
)

Используется в блокнотах

Вызов tf.config.run_functions_eagerly(True) приведет к тому, что все вызовы tf.function будут выполняться в eager-режиме, а не как трассируемая графовая функция. Это может быть полезно для отладки. Поскольку теперь код выполняется построчно, можно добавлять произвольные print сообщения или точки останова pdb, чтобы отслеживать входные и выходные данные каждой операции TensorFlow. Однако не следует использовать этот режим в рабочей среде, поскольку он значительно замедляет выполнение.

def my_func(a):
 print(f'a: {a}')
 return a + a
a_fn = tf.function(my_func)

# A side effect the first time the function is traced
# In tracing time, `a` is printed with shape and dtype only
a_fn(tf.constant(1))
a: Tensor("a:0", shape=(), dtype=int32)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=2>

# `print` is a python side effect, it won't execute as the traced function
# is called
a_fn(tf.constant(2))
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=4>

# Now, switch to eager running
tf.config.run_functions_eagerly(True)
# The code now runs eagerly and the actual value of `a` is printed
a_fn(tf.constant(2))
a: 2
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=4>

# Turn this back off
tf.config.run_functions_eagerly(False)

Примечание: Этот флаг не влияет на функции, передаваемые в преобразования tf.data в качестве аргументов. Функции tf.data никогда не выполняются в eager-режиме и всегда выполняются как скомпилированный граф TensorFlow.