TensorFlow的Eager Execution（即立即执行模式）是一种命令式编程环境，它允许在运行时立即执行操作，而不需要构建计算图。在Eager Execution模式下，TensorFlow会立即返回结果，而不是像传统的延迟执行模式那样需要先构建计算图再运行。
Eager Execution的优势包括：
更加直观和易于调试：在Eager Execution模式下，开发者可以像使用NumPy一样即时调用操作，能够更直观地理解代码的运行逻辑，并且更容易进行调试。
更加灵活：Eager Execution模式支持动态模型构建，能够更灵活地调整模型结构和参数，而不受静态计算图的限制。
更加便捷的数据集处理：在Eager Execution模式下，可以直接使用Python的控制流工具来处理数据集，而不需要依赖于TensorFlow的数据集API。
总之，Eager Execution模式使得TensorFlow更加易于使用、调试和灵活，尤其适用于小规模数据和快速迭代的场景。