本篇文章為大家展示了如何使用tf.Module來更好地構建Autograph，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

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有三種計算圖的構建方式：  靜態計算圖，動態計算圖，以及Autograph。

TensorFlow 2.0主要使用的是動態計算圖和Autograph。  

動態計算圖易于調試，編碼效率較高，但執行效率偏低。  
 靜態計算圖執行效率很高，但較難調試。

而Autograph機制可以將動態圖轉換成靜態計算圖，兼收執行效率和編碼效率之利。

當然Autograph機制能夠轉換的代碼并不是沒有任何約束的，有一些編碼規范需要遵循，否則可能會轉換失敗或者不符合預期。

下面我們介紹使用tf.Module來更好地構建Autograph。

一，Autograph和tf.Module概述

前面在介紹Autograph的編碼規范時提到構建Autograph時應該避免在@tf.function修飾的函數內部定義tf.Variable.

但是如果在函數外部定義tf.Variable的話，又會顯得這個函數有外部變量依賴，封裝不夠完美。

一種簡單的思路是定義一個類，并將相關的tf.Variable創建放在類的初始化方法中。而將函數的邏輯放在其他方法中。

這樣一頓猛如虎的操作之后，我們會覺得一切都如同人法地地法天天法道道法自然般的自然。

驚喜的是，TensorFlow提供了一個基類tf.Module，通過繼承它構建子類，我們不僅可以獲得以上的自然而然，而且可以非常方便地管理變量，還可以非常方便地管理它引用的其它Module，最重要的是，我們能夠利用tf.saved_model保存模型并實現跨平臺部署使用。

實際上，tf.keras.models.Model, tf.keras.layers.Layer 都是繼承自tf.Module的，提供了方便的變量管理和所引用的子模塊管理的功能。

因此，利用tf.Module提供的封裝，再結合TensoFlow豐富的低階API，實際上我們能夠基于TensorFlow開發任意機器學習模型(而非僅僅是神經網絡模型)，并實現跨平臺部署使用。

二，應用tf.Module封裝Autograph

定義一個簡單的function。

下面利用tf.Module的子類化將其封裝一下。

在tensorboard中查看計算圖，模塊會被添加模塊名demo_module,方便層次化呈現計算圖結構。

除了利用tf.Module的子類化實現封裝，我們也可以通過給tf.Module添加屬性的方法進行封裝。

三，tf.Module和tf.keras.Model，tf.keras.layers.Layer

tf.keras中的模型和層都是繼承tf.Module實現的，也具有變量管理和子模塊管理功能。

上述內容就是如何使用tf.Module來更好地構建Autograph，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注創新互聯行業資訊頻道。

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