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Autograph en TensorFlow 2.0 permite la creación de código TensorFlow eficiente y portátil utilizando Python normal. Al anotar una función de Python con tf.function, Autograph la convierte automáticamente en código de gráfico de TensorFlow, que luego se compila y se ejecuta cuando se llama a la función. Esto elimina la necesidad de tf.cond al escribir declaraciones condicionales, ya que Autograph genera la operación tf.cond necesaria. Esto simplifica el proceso de ejecución de cálculos de TensorFlow como un gráfico.
