In TensorFlow 2.0 is het concept van sessies verwijderd ten gunste van een enthousiaste uitvoering, omdat een snelle uitvoering een onmiddellijke evaluatie en eenvoudiger debuggen van bewerkingen mogelijk maakt, waardoor het proces intuïtiever en Pythonischer wordt. Deze verandering vertegenwoordigt een aanzienlijke verschuiving in de manier waarop TensorFlow werkt en met gebruikers communiceert.
In TensorFlow 1.x werden sessies gebruikt om een berekeningsgrafiek te bouwen en deze vervolgens uit te voeren binnen een sessieomgeving. Deze aanpak was krachtig maar soms omslachtig, vooral voor beginners en gebruikers met een meer dwingende programmeerachtergrond. Bij een enthousiaste uitvoering worden bewerkingen onmiddellijk uitgevoerd, zonder dat er expliciet een sessie hoeft te worden aangemaakt.
Het verwijderen van sessies vereenvoudigt de TensorFlow-workflow en brengt deze beter in lijn met standaard Python-programmering. Nu kunnen gebruikers TensorFlow-code op een natuurlijkere manier schrijven en uitvoeren, vergelijkbaar met hoe ze gewone Python-code zouden schrijven. Deze verandering verbetert de gebruikerservaring en verlaagt de leercurve voor nieuwe gebruikers.
Als u een AttributeError tegenkomt bij het uitvoeren van oefencode die afhankelijk is van sessies in TensorFlow 2.0, komt dit doordat sessies niet langer worden ondersteund. Om dit probleem op te lossen, moet u de code opnieuw inrichten zodat er gebruik wordt gemaakt van een snelle uitvoering. Door dit te doen, kunt u ervoor zorgen dat uw code compatibel is met TensorFlow 2.0 en profiteren van de voordelen die een vlotte uitvoering biedt.
Hier is een voorbeeld om het verschil te illustreren tussen het gebruik van sessies in TensorFlow 1.x en een enthousiaste uitvoering in TensorFlow 2.0:
TensorFlow 1.x (met behulp van 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 behulp van enthousiaste 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)
Door de oefencode bij te werken om een vlotte uitvoering te garanderen, kan men compatibiliteit met TensorFlow 2.0 garanderen en profiteren van de gestroomlijnde workflow.
Het verwijderen van sessies in TensorFlow 2.0 ten gunste van een enthousiaste uitvoering vertegenwoordigt een verandering die de bruikbaarheid en eenvoud van het raamwerk verbetert. Door een enthousiaste uitvoering te omarmen, kunnen gebruikers TensorFlow-code natuurlijker en efficiënter schrijven, wat leidt tot een meer naadloze ontwikkelingservaring voor machinaal leren.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
- Wat is TensorBoard?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning