TensorFlow Eager笔记

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• 入门教程中，定义loss和grad的计算函数如下：

def loss(model, x, y):
  y_ = model(x)
  return tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=y, logits=y_)

def grad(model, inputs, targets):
  with tf.GradientTape() as tape:
    loss_value = loss(model, inputs, targets)
  return tape.gradient(loss_value, model.variables)

不写with tf.GradientTape() as tape: 时应该就是相当于pytorch里的关闭梯度。也就是pytorch默认打开梯度，TF Eager默认关闭梯度，这一点还是不错的。

注意到，loss重复计算了啊，不如用一个函数。

def loss_and_grad(model, inputs, targets):
  with tf.GradientTape() as tape:
    loss_value = loss(model, inputs, targets)
  return loss_value, tape.gradient(loss_value, model.variables)

经过测试，确实可以节省时间，对结果没影响。不改变入门教程-鸢尾花分类中的其他参数，原例程时间训练总时间约7.2s，修改后约5.9s。