1樓：
tf1是靜態圖，tf2和pytorch主要是動態圖。
靜態圖是指，網路在python端搭建好後再傳遞給到c++後端統一執行；動態圖則像python一樣，一句一句執行然後再反向。
如你所說，從入門，簡單跑demo或者驗證idea的角度，動態圖非常方便。使用者就像python程式設計一樣方便。
但是靜態圖也有它的優勢，乙個是得到完整的圖可以做各種優化，比如視訊記憶體優化，計算優化，另乙個是方便儲存和載入。
2樓：
如果你要執行乙個分布式計算圖
那麼session.run，提供輸入輸出節點，就是最正確的API. 計算圖里的控制流就必須是符號化的ifelse. 這都是必然且自然的.
可惜大部分人要的不是這個
大部分時候，大家只要做一件更簡單的事: 一台機器，搭乙個標準的神經網路，訓起來
他們要的是乙個Keras, 或者PyTorch, 簡單友好的把這件簡單的事給做了
可惜Keras做的太爛，導致他們不得不去用TensorFlow，然後罵TensorFlow對他們這麼不友好
TensorFlow也只好被99%的民意裹挾
從乙個「執行計算圖」的庫，遺憾的特化成了乙個可以用計算圖和GPU來加速的，能夠自動求導的 numpy
大多數時候，使用者說我乙個圖就夠了，session.run允許執行任意子圖，太多了..
」Dynamic Control Flow in Large-Scale Machine Learning「裡那些複雜精妙的設計，恐怕也沒人再去理會了
..唉.. 想到之前TensorFlow的google group裡有個帖子，說"你們搞什麼Keras First/Eager Mode，我拿TensorFlow不是煉丹用的，現在我各種事情都不好做"
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