参考：【【原创】千呼万唤始出来——TensorFlow Eager Execution 开启动态图模型时代】
TensorFlow饱受诟病的痛点就是只支持静态图模型。也就是说，在处理数据前必须预先定义好一个完整的模型。如果数据非常规整，那还好。但实际工程和研究项目中的数据，难免有一些边角的情况。很多项目，其实需要大量实验才能选择正确的图模型。这就很痛苦了。因此，很多项目转而采用了PyTorch等支持动态图模型的框架，以便在运行程序的时候动态修正模型。
下面是贪婪模式的优点：
