În TensorFlow 2.0, conceptul de sesiuni a fost eliminat în favoarea execuției dornice, deoarece execuția dornică permite evaluarea imediată și depanarea mai ușoară a operațiunilor, făcând procesul mai intuitiv și mai pitonic. Această schimbare reprezintă o schimbare semnificativă în modul în care funcționează și interacționează TensorFlow cu utilizatorii.
În TensorFlow 1.x, sesiunile au fost folosite pentru a construi un grafic de calcul și apoi pentru a-l executa într-un mediu de sesiune. Această abordare a fost puternică, dar uneori greoaie, mai ales pentru începători și utilizatori care provin dintr-un mediu de programare mai imperativ. Cu o execuție dornică, operațiunile sunt executate imediat, fără a fi nevoie de crearea explicită a unei sesiuni.
Eliminarea sesiunilor simplifică fluxul de lucru TensorFlow și îl aliniază mai strâns cu programarea standard Python. Acum, utilizatorii pot scrie și executa codul TensorFlow într-un mod mai natural, similar cu modul în care ar scrie codul Python obișnuit. Această modificare îmbunătățește experiența utilizatorului și scade curba de învățare pentru noii utilizatori.
Dacă ați întâmpinat un AttributeError când încercați să rulați un cod de exercițiu care se bazează pe sesiuni în TensorFlow 2.0, aceasta se datorează faptului că sesiunile nu mai sunt acceptate. Pentru a rezolva această problemă, trebuie să refactorizați codul pentru a utiliza execuția dornică. Procedând astfel, vă puteți asigura că codul dvs. este compatibil cu TensorFlow 2.0 și puteți profita de beneficiile oferite de execuția dornică.
Iată un exemplu pentru a ilustra diferența dintre utilizarea sesiunilor în TensorFlow 1.x și execuția dornică în TensorFlow 2.0:
TensorFlow 1.x (folosind sesiuni):
python import tensorflow as tf # Build a graph a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = tf.add(a, b) # Create a session and run the graph with tf.Session() as sess: result = sess.run(c) print(result)
TensorFlow 2.0 (folosind execuția eager):
python import tensorflow as tf # Enable eager execution tf.config.run_functions_eagerly(True) # Perform operations without the need for a session a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = tf.add(a, b) print(c)
Prin actualizarea codului de exercițiu pentru a profita de execuția dornică, se poate asigura compatibilitatea cu TensorFlow 2.0 și se poate beneficia de fluxul de lucru simplificat.
Eliminarea sesiunilor din TensorFlow 2.0 în favoarea execuției dornice reprezintă o schimbare care îmbunătățește utilizarea și simplitatea cadrului. Prin adoptarea execuției dornice, utilizatorii pot scrie codul TensorFlow mai natural și mai eficient, ceea ce duce la o experiență de dezvoltare a învățării automate mai perfectă.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
- Ce este TensorBoard?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning