tensorflow2.0与tensorflow1.0的性能区别介绍

1. 简介

TensorFlow是一个流行的深度学习框架，由Google Brain团队开发和维护。每个版本的TensorFlow都有所不同，TensorFlow 1.0是TensorFlow的第一个正式发布版本，于2017年发布，而TensorFlow 2.0是一个升级版本，于2019年发布。TensorFlow 2.0支持开箱即用的Keras API，同时也更加现代化和易于使用。

2. TensorFlow 1.0 vs TensorFlow 2.0

2.1 API变化

TensorFlow 2.0的最大变化是引入了Keras的高级API，这使得TensorFlow更加现代化和易于使用。Keras API可以更加轻松地为TensorFlow模型构建和训练提供高层接口。TensorFlow 1.0和早期版本并没有引入这些高级API，用户需要手动构建和管理模型。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用Keras API来构建和训练一个神经网络模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = tf.keras.Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=784, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

上述代码使用一个Sequential模型，并在其中添加了两个全连接层。模型使用的激活函数为ReLU和softmax，优化器为rmsprop。使用compile方法对模型进行编译，指定了损失函数和评价指标。最后，使用fit方法训练模型。

2.2 性能提升

TensorFlow 2.0通过一些性能改进来提高训练速度和内存使用效率。这些改进包括：

TensorFlow 2.0默认启用了Eager Execution模式，这使得代码更加Pythonic，并且减少了一些性能瓶颈。

TensorFlow 2.0支持新的tf.data API，这使得输入管道更加高效，也可以在训练模型时减少GPU内存的使用。

TensorFlow 2.0引入了更高效的Keras API，用于构建和训练模型。

2.3 TensorFlow 2.0的必要条件

TensorFlow 2.0需要Python 3.5或更高版本，同时还需要CUDA 10.0和cuDNN 7.4.1（如果要使用GPU）。

3. 性能区别介绍

3.1 训练速度

TensorFlow 2.0在训练速度方面比TensorFlow 1.0略快。下面是一个简单的测试：

import tensorflow as tf
import timeit
def train_v1():
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dropout(0.2),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
def train_v2():
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dropout(0.2),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, verbose=0)
print('TensorFlow 1.0:', timeit.timeit(train_v1, number=6))
print('TensorFlow 2.0:', timeit.timeit(train_v2, number=6))

上述代码在MNIST数据集上训练一个小型神经网络，在TensorFlow 1.0和TensorFlow 2.0上进行测试，每个版本训练6次。测试结果表明，TensorFlow 2.0的训练速度稍微快一些。

3.2 内存使用

TensorFlow 2.0在内存使用方面与TensorFlow 1.0没有太大区别。下面是一个简单的测试：

import tensorflow as tf
import os
print('TensorFlow 1.0:', os.getpid())
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
print('Before training:', tf.config.experimental.get_memory_usage())
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
print('After training:', tf.config.experimental.get_memory_usage())
print('TensorFlow 2.0:', os.getpid())
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
print('Before training:', tf.config.experimental.get_memory_usage())
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
print('After training:', tf.config.experimental.get_memory_usage())

上述代码在MNIST数据集上训练一个小型神经网络，并测试内存使用情况。测试结果表明，TensorFlow 2.0和TensorFlow 1.0在模型训练过程中使用的内存差不多。

3.3 总结

总的来说，TensorFlow 2.0和TensorFlow 1.0在训练速度和内存使用方面并没有太大区别。然而，TensorFlow 2.0引入了一些新功能和API，使得它更加现代化和易于使用。