TensorFlow Eager Executionとは
元々、TensorFlowはDefine-and-Runという、ニューラルネットワークを一度構築してから、
学習や評価を行うという方式でした。
ですが、Define-by-Runという、ニューラルネットワークの構築を、学習や評価と
同時に動的に行うChainerやPyTorchといったパッケージの勢いが強くなったことで、
TensorFlowもDefine-by-Runの機能を取り入れることになりました。
TensorFlow Eager Executionという実行モードで、
TensorFlow 2.0では、デフォルトで有効化されています。
メリットは、上記で挙げた、動的なネットワークを構築することが出来ることや、
モデルのデバッグが行いやすいことが挙げられます。
