tensorflow 2.0 与 tensorflow 1.0 的区别和联系

1、tensorflow 2.0 与 tensorflow 1.0 的区别和联系

在本质上来说，tensorflow 2.0 和 tensorflow 1.0 是两个相对独立的项目，这是两者最大的区别。两者最大的联系，就是它们都叫：tensorflow。

2、tensorflow 1.0 特点

TensorFlow 1.0 主要是用于处理静态计算图的框架。计算图中的节点是Tensors，当图形运行时，它将保持n维数组，图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。

使用 Tensorflow 1.0，我们必须分为两个阶段：默认方式是先要定义一个静态结构，然后训练操作流程时独立的。这样运行效率比较高，但是调试起来费劲。

使用 Tensorflow 1.0 版本有很多额外的概念，比如：graph，session，run，placeholder，feed_dict等等，从而导致学习成本很大。

3、tensorflow 2.0 特点

tensorflow 2.0 采用 Keras 为核心，对标于Pytorch，学习成本非常低，使得 tensorflow 2.0 更像 python 的一个包，无违和感。