TensorFlow Eagerモジュールとは何ですか？
Githubはtensorflowで新しく導入されたEagerモジュールにリンクしています： https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/c/eagerhttps://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/python/eager
Googleの元インターンがtensorflow _eager mode_について説明した 記事 によると、.
基本的に、これはnumpyのような命令型コーディングスタイルを記述できるテンソルフローのモードです。そのため、明示的なgraph、session、session.run()はもう必要ありません。グラフは、コードがChainer/PyTorchのように実行されるときに暗黙的に作成されます。
それはまだ活発に開発中であり、パフォーマンスはそれができるほど良くはありません。 _graph function_などの興味深い新機能を期待しながら、pipのナイトリービルドを介して試すことができます。これにより、サブグラフを関数として呼び出すことができます。フレームワークが進化するにつれて、これがtensorflowのデフォルトモードになる可能性があります。
更新：Tensorflowチームが正式に それについて話しました 。
Eagerの実行は、Pythonから呼び出された操作がすぐに実行される、run-by-runの必須のインターフェースです。これにより、TensorFlowの使用が簡単になり、研究開発をより直感的にすることができます。
TensorFlow APIの大部分は、熱心な実行が有効になっているかどうかにかかわらず同じままです。その結果、TensorFlowグラフを構築するまったく同じコード（たとえば、レイヤーAPIを使用）は、熱心な実行を使用することにより、命令的に実行することができます。逆に、Eagerを有効にして作成されたほとんどのモデルはグラフに変換でき、コードを変更せずにさらに最適化したり、本番環境への展開用に抽出したりできます。
ブログ投稿 または [〜＃〜] readme [〜＃〜] で詳細を読むことができます。これはまだプレビューリリースなので、いくつかの荒削りな部分にぶつかる可能性があります。
試してみて、あなたのフィードバックを楽しみにしています。
更新：イーガーモードが正式にリリースされました TF 1.7 。彼らのウェブサイトにはニース tutorial があります。今では誰もがそれを理解していると思います。すべての主要なフレームワークが収束し、動的ニューラルネットワークになっています。
更新：EagerモードはTF 2.0のデフォルトモードであり、次のメジャーバージョン リリース予定 2018年後半にリリースされます。
これらのツイートによると：
- https://Twitter.com/oshtim/status/87945338232635392
- https://Twitter.com/breandan/status/879455797641719809
- https://Twitter.com/mtesfald/status/879455326432632832
Eagerは、テンソルフローの新しい命令モードです（そして contribの命令モジュール と同じではありません）。
熱心な実行は、Pythonから呼び出された操作がすぐに実行される、実行ごとに定義する必須のインターフェースです。
詳細については https://research.googleblog.com/2017/10/eager-execution-imperative-define-by.html にアクセスしてください。