In TensorFlow 2.0 is die konsep van sessies verwyder ten gunste van gretige uitvoering, aangesien gretige uitvoering onmiddellike evaluering en makliker ontfouting van bedrywighede moontlik maak, wat die proses meer intuïtief en Pytonies maak. Hierdie verandering verteenwoordig 'n beduidende verskuiwing in hoe TensorFlow funksioneer en met gebruikers omgaan.
In TensorFlow 1.x is sessies gebruik om 'n berekeningsgrafiek te bou en dit dan binne 'n sessie-omgewing uit te voer. Hierdie benadering was kragtig, maar soms omslagtig, veral vir beginners en gebruikers wat uit 'n meer noodsaaklike programmeringsagtergrond kom. Met gretige uitvoering word bewerkings onmiddellik uitgevoer, sonder dat dit uitdruklik nodig is om 'n sessie te skep.
Die verwydering van sessies vereenvoudig die TensorFlow-werkvloei en bring dit nouer in lyn met standaard Python-programmering. Nou kan gebruikers TensorFlow-kode meer natuurlik skryf en uitvoer, soortgelyk aan hoe hulle gewone Python-kode sou skryf. Hierdie verandering verbeter die gebruikerservaring en verlaag die leerkurwe vir nuwe gebruikers.
As jy 'n AttributeError teëgekom het toe jy probeer het om 'n oefenkode uit te voer wat op sessies in TensorFlow 2.0 staatmaak, is dit te wyte aan die feit dat sessies nie meer ondersteun word nie. Om hierdie probleem op te los, moet u die kode herfaktoriseer om gretige uitvoering te gebruik. Deur dit te doen, kan jy verseker dat jou kode versoenbaar is met TensorFlow 2.0 en voordeel trek uit die voordele wat gretige uitvoering bied.
Hier is 'n voorbeeld om die verskil te illustreer tussen die gebruik van sessies in TensorFlow 1.x en ywerige uitvoering in TensorFlow 2.0:
TensorFlow 1.x (gebruik sessies):
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 (met gretige uitvoering):
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)
Deur oefenkode op te dateer om gretige uitvoering te benut, kan 'n mens verenigbaarheid met TensorFlow 2.0 verseker en voordeel trek uit sy vaartbelynde werkvloei.
Die verwydering van sessies in TensorFlow 2.0 ten gunste van gretige uitvoering verteenwoordig 'n verandering wat die bruikbaarheid en eenvoud van die raamwerk verbeter. Deur gretige uitvoering te aanvaar, kan gebruikers TensorFlow-kode meer natuurlik en doeltreffend skryf, wat lei tot 'n meer naatlose masjienleer-ontwikkelingservaring.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning