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tf.executing_eagerly

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

現在のスレッドが有効になって熱心に実行を持っているかどうかを確認します。

ノートPCで使用されます

ガイドで使用チュートリアルで使用されます

熱心な実行がデフォルトで有効になっており、このAPIは返すTrueほとんどの場合。ただし、このAPIは返すことがありますFalse以下のユースケースで。

一般的なケース:

print(tf.executing_eagerly())
True

インサイドtf.function

@tf.function
def fn():
  with tf.init_scope():
    print(tf.executing_eagerly())
  print(tf.executing_eagerly())
fn()
True
False

インサイドtf.functiontf.config.run_functions_eagerly(True)呼び出されます。

tf.config.run_functions_eagerly(True)
@tf.function
def fn():
  with tf.init_scope():
    print(tf.executing_eagerly())
  print(tf.executing_eagerly())
fn()
True
True
tf.config.run_functions_eagerly(False)

以下のための変換関数の内部tf.dataset

def data_fn(x):
  print(tf.executing_eagerly())
  return x
dataset = tf.data.Dataset.range(100)
dataset = dataset.map(data_fn)
False

True現在のスレッドが有効になって熱心に実行されている場合。