TensorFlow 2.x与1.x版本有哪些不同之处

TensorFlow 2.x 与 1.x 版本有以下不同之处：

1. Eager Execution：TensorFlow 2.x 默认启用了 Eager Execution 模式，这意味着在执行代码时可以立即得到结果，不需要构建计算图。而 TensorFlow 1.x 需要先构建计算图，然后再执行。

2. Keras 集成：TensorFlow 2.x 将 Keras 作为其高级 API 的一部分，使得模型的构建、训练和评估更加简单和直观。

3. tf.function：TensorFlow 2.x 引入了 tf.function，可以将 Python 函数转换为 TensorFlow 计算图，提高代码的执行效率。

4. 移除了一些不常用的模块和函数，简化了 API。

5. 改进了模型部署的方式，支持 TensorFlow Serving、TensorRT 等。

6. 引入了一些新的功能，如 AutoGraph、tf.data、tf.keras.layers 等，使得模型开发更加便捷和高效。

总的来说，TensorFlow 2.x 相对于1.x 版本更加易用、灵活和高效。