tensorflow tf.enable_eager_execution()（立即执行操作，不添加到稍后在“ tf.Session”中执行的图）

@tf_export("enable_eager_execution")
def enable_eager_execution(config=None,device_policy=None,execution_mode=None):"""Enables eager execution for the lifetime of this program.在此程序的生命周期内启用急切执行。Eager execution provides an imperative interface to TensorFlow. With eagerexecution enabled, TensorFlow functions execute operations immediately (asopposed to adding to a graph to be executed later in a `tf.Session`) andreturn concrete values (as opposed to symbolic references to a node in acomputational graph).急切的执行为TensorFlow提供了必要的接口。 启用急切执行后，TensorFlow函数立即执行操作（与添加到稍后在“ tf.Session”中执行的图相反）并返回具体值（与对计算图中的节点的符号引用相反）。For example:tf.enable_eager_execution()# After eager execution is enabled, operations are executed as they are# defined and Tensor objects hold concrete values, which can be accessed as# numpy.ndarray`s through the numpy() method.启用急切执行后，将按定义的方式执行操作，并且Tensor对象保留具体值，可通过numpy（）方法以numpy.ndarray的形式访问这些值。# 断言，如果断言不正确，就会抛出assertion errorassert tf.multiply(6, 7).numpy() == 42Eager execution cannot be enabled after TensorFlow APIs have been used tocreate or execute graphs. It is typically recommended to invoke this functionat program startup and not in a library (as most libraries should be usableboth with and without eager execution).在使用TensorFlow API创建或执行图形之后，无法启用急切执行。 通常建议在程序启动时而不是在库中调用此函数（因为大多数库在有急执行或无急切执行的情况下都可用）。Args:config: (Optional.) A `tf.ConfigProto` to use to configure the environmentin which operations are executed. Note that `tf.ConfigProto` is alsoused to configure graph execution (via `tf.Session`) and many optionswithin `tf.ConfigProto` are not implemented (or are irrelevant) wheneager execution is enabled.tf.ConfigProto用于配置执行操作的环境。 请注意，`tf.ConfigProto`还用于配置图形执行（通过`tf.Session`），并且在启用急切执行时，`tf.ConfigProto`中的许多选项未实现（或不相关）。device_policy: (Optional.) Policy controlling how operations requiringinputs on a specific device (e.g., a GPU 0) handle inputs on a differentdevice  (e.g. GPU 1 or CPU). When set to None, an appropriate value will bepicked automatically. The value picked may change between TensorFlowreleases.控制需要特定设备（例如GPU 0）上的输入的操作如何处理不同设备（例如GPU 1或CPU）上的输入的策略。 设置为“无”时，将自动选择适当的值。 在TensorFlow版本之间选择的值可能会变化。Valid values:- tf.contrib.eager.DEVICE_PLACEMENT_EXPLICIT: raises an error if theplacement is not correct.- tf.contrib.eager.DEVICE_PLACEMENT_WARN: copies the tensors which are noton the right device but logs a warning.- tf.contrib.eager.DEVICE_PLACEMENT_SILENT: silently copies the tensors.Note that this may hide performance problems as there is no notificationprovided when operations are blocked on the tensor being copied betweendevices.- tf.contrib.eager.DEVICE_PLACEMENT_SILENT_FOR_INT32: silently copiesint32 tensors, raising errors on the other ones.-tf.contrib.eager.DEVICE_PLACEMENT_EXPLICIT：如果放置位置不正确，则会引发错误。-tf.contrib.eager.DEVICE_PLACEMENT_WARN：复制不在正确设备上的张量，但会记录警告。-tf.contrib.eager.DEVICE_PLACEMENT_SILENT：静默复制张量。请注意，这可能会隐藏性能问题，因为在设备之间复制张量时，如果操作被阻止，则不会提供任何通知。-tf.contrib.eager.DEVICE_PLACEMENT_SILENT_FOR_INT32：静默复制int32张量，从而在其他张量上产生错误。execution_mode: (Optional.) Policy controlling how operations dispatched areactually executed. When set to None, an appropriate value will be pickedautomatically. The value picked may change between TensorFlow releases.Valid values:控制实际执行调度的操作的策略。 设置为“无”时，将自动选择适当的值。 在TensorFlow版本之间选择的值可能会变化。- tf.contrib.eager.SYNC: executes each operation synchronously.- tf.contrib.eager.ASYNC: executes each operation asynchronously. Theseoperations may return "non-ready" handles.-tf.contrib.eager.SYNC：同步执行每个操作。-tf.contrib.eager.ASYNC：异步执行每个操作。 这些操作可能会返回“未就绪”句柄。Raises:ValueError: If eager execution is enabled after creating/executing aTensorFlow graph, or if options provided conflict with a previous callto this function.如果在创建/执行TensorFlow图后启用了急切执行，或者提供的选项与对该函数的先前调用冲突。"""if context.default_execution_mode != context.EAGER_MODE:return enable_eager_execution_internal(config=config,device_policy=device_policy,execution_mode=execution_mode,server_def=None)

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