小编这次要给大家分享的是什么是tensorflow2.0的函数签名与图结构，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

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input_signature的好处：

1.可以限定函数的输入类型，以防止调用函数时调错，

2．一个函数有了input_signature之后，在tensorflow里边才可以保存成savedmodel。在保存成savedmodel的过程中，需要使用get_concrete_function函数把一个tf.function标注的普通的python函数变成带有图定义的函数。

下面的代码具体体现了input_signature可以限定函数的输入类型这一作用。

@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec([None], tf.int32, name='x')])
def cube(z): #实现输入的立方
 return tf.pow(z, 3)
try:
 print(cube(tf.constant([1., 2., 3.])))
except ValueError as ex:
 print(ex)
print(cube(tf.constant([1, 2, 3])))

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