如何在“编译”时在急切模式下执行TensorFlow 2 Keras顺序模型？

在TensorFlow 2中，可以通过设置tf.config.run_functions_eagerly(True)来在编译时在急切模式下执行TensorFlow 2 Keras顺序模型。急切模式允许在每个操作之后立即执行计算，而不是构建计算图并在之后执行。这对于调试和快速迭代非常有用。

以下是使用TensorFlow 2 Keras顺序模型在编译时启用急切模式的示例代码：

import tensorflow as tf

# 设置急切模式
tf.config.run_functions_eagerly(True)

# 构建顺序模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据并训练模型
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape((60000, 784))
x_test = x_test.reshape((10000, 784))
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

# 在测试集上评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

在上述代码中，tf.config.run_functions_eagerly(True)设置了急切模式。然后，使用tf.keras.Sequential构建了一个简单的顺序模型，并使用model.compile编译模型。接下来，加载MNIST数据集并训练模型。最后，使用model.evaluate在测试集上评估模型的性能。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI智能机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tfmla）