TensorFlow 进入实质执行：简化入职培训，实现研发直观可见

TensorFlow 即将发生的改变不会是一小步，而是一大步。

作为机器学习中最具影响力的工具之一，TensorFlow 以其灵活性、功能性以及计算能力，被广泛应用于自然语言处理、图像识别、机器翻译等众多领域。虽然这一框架非常强大，但也因繁琐的调试流程、陡峭的学习曲线和高昂的上手成本而受到批评。

而这一切，很快将会成为过去。TensorFlow 近日宣布引入即时执行，该功能能够简化入门过程，并让研究和开发过程变得更加直观可见。

**即时执行（Eager Execution）到底是什么？** 

即时执行允许 TensorFlow 以动态图的形式运行，而不是构建一个计算图。计算图通常需要先构建，然后再运行，而这可能会让初学者感到困惑。现在，使用即时执行，变量在创建时立即被计算，无需再显式地运行整个计算图。

这种编程方式更接近于 Python 中的传统编程，同时也让 TensorFlow 在某些方面变得更加直观和高效。

**TensorFlow 即时执行对程序员意味着什么？** 

首先，它将降低入门门槛。对于初学者，即时执行可以通过更直接的方式解释 TensorFlow 的概念，从而降低学习门槛。

其次，即时执行可提高程序的迭代速度。调试速度的提升将极大降低开发时间，因为代码在运行时能够立即显示执行结果。这意味着程序员无需再使用一个静态计算图来构建代码，并且可以更快速地完成项目的迭代。

第三，即时执行将会为 TensorRT 等加速器提供更多的可用信息。这些加速器通常依靠静态计算图来实现优化。现在，即时执行提供了更多有关计算图动态特性的信息，这将有助于优化加速器性能，使开发人员能够更快地部署模型。

总而言之，对于想要学习机器学习和深度学习的人来说，这绝对是一个绝佳的机会，因为 TensorFlow 的门槛进一步降低。

**TensorFlow 即时执行的广泛应用** 

TensorFlow 即时执行将在更广泛的领域中发挥更大的作用：

- 原型设计：降低开发周期的风险和成本
- 快速迭代：让开发人员能够在几个小时或几天内构建原型
- 调试：更容易找到错误，并更有效地修复错误
- 实时推理：使用动态图，TensorFlow 可用于处理实时数据

**即时执行对未来有什么影响？** 

TensorFlow 即时执行将带来长期的积极影响。

从长期来看，即时执行的引入将有利于整个人工智能领域的发展。机器学习正在以令人眼花缭乱的速度发展，随之而来的学习资料也会变得越来越多。

而想要成为一名成功的机器学习工程师，唯一的办法就是持续学习。即时执行的引入将进一步降低学习成本，吸引更多的人参与到机器学习的研发中来。

展望未来，即时执行将使机器学习变得更易于访问，并吸引更多人参与到该领域的研究和开发中。通过降低学习和使用的门槛，机器学习有可能变得像使用 Linux 或 Git 一样简单，让更多的人从中受益。