TensorFlow 2.xと1.xの違いとは？移行のポイント

TensorFlow 2.x と1.xのバージョンには次のような違いがあります：

1. Eager Execution: TensorFlow 2.xでは、Eager Executionモードがデフォルトで有効になっています。これは、コードを実行する際にすぐに結果を得ることができ、計算グラフを構築する必要がありません。一方、TensorFlow 1.xでは、まず計算グラフを構築し、その後に実行する必要があります。
2. Kerasの統合：TensorFlow 2.xでは、Kerasがその高度なAPIの一部として組み込まれており、モデルの構築、トレーニング、評価がより簡単で直感的になっています。
3. tf.functionは、TensorFlow 2.xで導入された機能であり、Python関数をTensorFlowの計算グラフに変換してコードの実行効率を向上させることができます。
4. いくつかの使用頻度の低いモジュールと関数を削除し、APIを簡素化しました。
5. モデルの展開方法が改善され、TensorFlow ServingやTensorRTなどがサポートされました。
6. 新機能の導入により、AutoGraph、tf.data、tf.keras.layersなどの新機能が導入され、モデルの開発がより簡単で効率的になりました。

TensorFlow 2.x は、1.x よりも使いやすく、柔軟で効率的です。