问题描述

推理的时候报WARNING:tf.function has experimental_relax_shapes=True

例如：数据传输过程中数据不时出现丢失的情况，偶尔会丢失一部分数据
APP 中接收数据代码：

WARNING:tensorflow:3 out of the last 3 calls to triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings is likely due to passing python objects instead of tensors. Also, tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing

tf.function本质上就是一个函数修饰器，它能够帮助将用户定义的python风格的函数代码转化成高效的tensorflow计算图

@tf.function
def fun1():
    a = tf.constant([[1,1],[1.,1.]])
    x = tf.constant([[1.,0.],[0.,1.]])
    y = tf.matmul(a, x)
    return y
fun1()

1.该函数被执行和跟踪（tracing）. Eager模型被关闭禁用，所有的tf.constant方法都被当做tf.Operation来构建Graph
2. AutoGraph被用于检测代码中是否存在能够被转换为graph的等价操作

原因分析：

如上提示，tf.function使用了静态图的模式，部分代码有使用numpy()函数转换导致

解决方案：

增加以下代码解决：tf.compat.v1.disable_eager_execution() ，即需要在tensorflow2.x下面关闭eager mode模式