Tensorflow揭秘

https://www.bilibili.com/video/av64970827/?p=7

tf2.0主要使用tf.keras api来构建模型,主要包括如下几个部分

一、Layers

如下是一些特性，比如可以运行在eager 或 graph模式，支持type checking等。

不支持的特性

没听太懂（挖坑）

一个典型的basic layer

一个更实用的写法，不需要在初始化时定义输入维度，当第一次call时，会在build时根据input_shape，add_weight来构建权重，

以后call时就可以reuse weights了。

Layer中可以有non-trainable weights，比如bn层

layer也可以nested化

一个训练实例，没有了session,graph，比tf1简单顺眼多了

定义了一个额外的损失，可以通过model.losses得到。

layers serializable

以字典的形式保存模型，不保留权重

call中有个参数train

二、Model

和nested layer相比，只需要继承的类更改一下。不过增加了更多功能，compile，fit,evaluate,save。

在实际使用时，layer通常表示某层或某个block，model表示一个完整的模型（需要train,predict等）

fit,evaluate默认是graph execution（更快），也可以制定eager 模式

三、Functional Models

一种更简单直接的方式（下图中的x是某种输入，不是layer）  ，更适用于使用者，而不是开发者

没看懂_keras_histor的作用（挖坑）

Function API 包括如下特性

（1）check

通过InputSpec来进行检查，在init中会给一个简单的check，当第一次调用时，在build中，会进行更详细的check。

（2）save

支持跨平台。

（3）plot model

（4）设计到nlp，不懂

（5）使用dynamic layers

如对bn层，train 和Inference时的不同处理