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本篇文章为大家展示了如何使用tf.Module来更好地构建Autograph，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
前面在介绍Autograph的编码规范时提到构建Autograph时应该避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable.
但是如果在函数外部定义tf.Variable的话，又会显得这个函数有外部变量依赖，封装不够完美。
一种简单的思路是定义一个类，并将相关的tf.Variable创建放在类的初始化方法中。而将函数的逻辑放在其他方法中。
这样一顿猛如虎的操作之后，我们会觉得一切都如同人法地地法天天法道道法自然般的自然。
惊喜的是，TensorFlow提供了一个基类tf.Module，通过继承它构建子类，我们不仅可以获得以上的自然而然，而且可以非常方便地管理变量，还可以非常方便地管理它引用的其它Module，最重要的是，我们能够利用tf.saved_model保存模型并实现跨平台部署使用。
实际上，tf.keras.models.Model, tf.keras.layers.Layer 都是继承自tf.Module的，提供了方便的变量管理和所引用的子模块管理的功能。
因此，利用tf.Module提供的封装，再结合TensoFlow丰富的低阶API，实际上我们能够基于TensorFlow开发任意机器学习模型(而非仅仅是神经网络模型)，并实现跨平台部署使用。
定义一个简单的function。
下面利用tf.Module的子类化将其封装一下。
在tensorboard中查看计算图，模块会被添加模块名demo_module,方便层次化呈现计算图结构。
除了利用tf.Module的子类化实现封装，我们也可以通过给tf.Module添加属性的方法进行封装。
tf.keras中的模型和层都是继承tf.Module实现的，也具有变量管理和子模块管理功能。
上述内容就是如何使用tf.Module来更好地构建Autograph，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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