Поскольку TF2 ориентирован на активное выполнение, концепция сеанса ушла, и все, что выполняется, превратилось в конкретные функции. Но концепция традиционного замороженного графа все еще может найти свои варианты использования, особенно для разработки и отладки. Допустим, у вас есть очень простая модель, построенная на основе Keras. keras = tf.keras class MyCustomLayer(keras.layers.Layer): def __init__(self): super(MyCustomLayer, self).__init__(self) self._weight =..