1. TensorFlow的版本演变
TensorFlow 是一个深度学习框架，由 Google 团队开发。自发布以来，它经历了多个版本的演变，不同版本之间的函数接口也发生了一些变化。这篇文章将详细介绍 TensorFlow 新旧版本函数接口的变化。
2. TensorFlow 1.x 版本函数接口变化
2.1 tf.Session() 和 tf.Session.run() 的变化
在 TensorFlow 1.x 版本中，我们使用 tf.Session() 创建一个会话，并使用 tf.Session.run() 来执行计算图中的操作。然而，在最新的 TensorFlow 2.x 版本中，这两个函数发生了一些变化。
重要变化：在 TensorFlow 2.x 版本中，不再需要显式地创建会话和使用会话来运行计算图。相反，我们可以直接调用函数来执行计算操作。
2.2 tf.placeholder() 的变化
在 TensorFlow 1.x 版本中，我们使用 tf.placeholder() 来定义一个占位符，用于接收输入数据。然而，在 TensorFlow 2.x 版本中，这个函数被移除了。
重要变化：在 TensorFlow 2.x 版本中，我们可以使用普通的 Python 变量来接收输入数据，而不必使用 tf.placeholder()。
3. TensorFlow 2.x 版本函数接口变化
3.1 tf.function() 的引入
在 TensorFlow 2.x 版本中，引入了 tf.function() 函数，用于将普通的 Python 函数转换为 TensorFlow 计算图。
重要特性：使用 tf.function() 可以提高计算性能，并允许将 TensorFlow 计算图与普通的 Python 控制流结构相结合。
3.2 Eager Execution 模式
在 TensorFlow 2.x 版本中，默认启用了 Eager Execution 模式。这意味着我们可以立即执行 TensorFlow 操作，而不必构建和运行计算图。
重要特性：Eager Execution 模式使得 TensorFlow 代码更加易读易调试，并且支持动态控制流和直观的 Python 控制流结构。
4. 温度为0.6的代码示例
import tensorflow as tf
def generate_text(model, start_string):
# 省略生成文本的代码逻辑
...
# 加载训练好的模型
model = tf.saved_model.load('path/to/model')
# 设置生成文本时的温度
temperature = 0.6
# 根据给定的起始字符串生成文本
generated_text = generate_text(model, start_string, temperature)
以上代码示例是一个使用 TensorFlow 2.x 版本的文本生成模型。我们可以通过设置温度来控制生成文本的多样性。在代码中，temperature=0.6 表示生成的文本比较保守，比较接近原始训练数据。
5. 总结
本文详细介绍了 TensorFlow 的版本演变以及新旧版本函数接口的变化。在 TensorFlow 2.x 版本中，我们可以享受到更加直观和易用的特性，如自动计算图转换、Eager Execution 模式等。同时，我们也提供了一个代码示例，展示了如何使用 TensorFlow 2.x 版本来控制生成文本的多样性。
随着 TensorFlow 的不断发展，我们可以期待更多的功能和特性的引入，使得深度学习的开发变得更加高效和便捷。