tensorflow2.0与tensorflow1.0的性能区别介绍
从某种意义讲，tensorflow这个项目已经失败了，要不了几年以后，江湖上再无tensorflow
因为tensorflow2.0和tensorflow1.0从本质上讲就是两个项目，1.0的静态图有他的优势，比如性能方面，但是debug不方便，2.0的动态图就是在模仿pytorch,但是画虎不成反类犬．
为了对比1.0与2.0
1.pipinstalltensorflow==2.0.0a0
2.为了控制变量我把mnist保存到本地的mongodb
3.两种网络结构是一样的
ipython
importmnist_data mnist_data.save_mnist_mongodb()
0 100 200 300 400 500 ...
Step1600:loss0.597398758;accuracy0.906712472 Step1700:loss0.0526806675;accuracy0.90900588 Step1800:loss0.212036133;accuracy0.911422193 Step1900:loss0.245924264;accuracy0.913889468 Step2000:loss0.0638188794;accuracy0.915765 20.71102285385132 Finalstep2000:losstf.Tensor(0.06381888,shape=(),dtype=float32);accuracytf.Tensor(0.915765,shape=(),dtype=float32)
tensorflow2.0耗时20.7秒
pipinstalltensorflow==1.13.1
step1700,trainingaccuracy0.960 step1800,trainingaccuracy0.900 step1900,trainingaccuracy0.930 12.46434211730957 testaccuracy0.942
tensorflow2.0耗时12.46秒，所以在用cpu做训练时，相同的网络结构，相同的数据集合，tensorflow2.0比tensorflow1.0慢60%，tensorflow静态图有非常明显的速度优势．
这是tensorflow2.0在训练时的cpu占用32.3%
这是tensorflow1.0在训练时的cpu占用63%,这也是tensorflow1.0的优势，更能发挥硬件的优势
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