Dalam TensorFlow 2.0, konsep sesi telah dialih keluar memihak kepada pelaksanaan yang bersemangat, kerana pelaksanaan yang bersemangat membolehkan penilaian segera dan penyahpepijatan operasi yang lebih mudah, menjadikan proses lebih intuitif dan Pythonic. Perubahan ini mewakili perubahan ketara dalam cara TensorFlow beroperasi dan berinteraksi dengan pengguna.
Dalam TensorFlow 1.x, sesi digunakan untuk membina graf pengiraan dan kemudian melaksanakannya dalam persekitaran sesi. Pendekatan ini berkuasa tetapi kadangkala menyusahkan, terutamanya untuk pemula dan pengguna yang datang dari latar belakang pengaturcaraan yang lebih penting. Dengan pelaksanaan yang bersemangat, operasi dilaksanakan serta-merta, tanpa perlu membuat sesi secara eksplisit.
Pengalihan keluar sesi memudahkan aliran kerja TensorFlow dan menyelaraskannya lebih rapat dengan pengaturcaraan Python standard. Kini, pengguna boleh menulis dan melaksanakan kod TensorFlow secara lebih semula jadi, sama seperti cara mereka menulis kod Python biasa. Perubahan ini meningkatkan pengalaman pengguna dan merendahkan keluk pembelajaran untuk pengguna baharu.
Jika anda menghadapi AttributeError semasa cuba menjalankan beberapa kod latihan yang bergantung pada sesi dalam TensorFlow 2.0, ini disebabkan oleh fakta bahawa sesi tidak lagi disokong. Untuk menyelesaikan masalah ini, anda perlu memfaktorkan semula kod untuk menggunakan pelaksanaan yang bersemangat. Dengan berbuat demikian, anda boleh memastikan bahawa kod anda serasi dengan TensorFlow 2.0 dan memanfaatkan faedah yang ditawarkan oleh pelaksanaan yang bersemangat.
Berikut ialah contoh untuk menggambarkan perbezaan antara menggunakan sesi dalam TensorFlow 1.x dan pelaksanaan bersemangat dalam TensorFlow 2.0:
TensorFlow 1.x (menggunakan sesi):
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 (menggunakan pelaksanaan yang bersemangat):
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)
Dengan mengemas kini kod latihan untuk memanfaatkan pelaksanaan yang bersemangat, seseorang boleh memastikan keserasian dengan TensorFlow 2.0 dan mendapat manfaat daripada aliran kerjanya yang diperkemas.
Pengalihan keluar sesi dalam TensorFlow 2.0 yang memihak kepada pelaksanaan yang bersemangat mewakili perubahan yang meningkatkan kebolehgunaan dan kesederhanaan rangka kerja. Dengan menerima pelaksanaan yang bersemangat, pengguna boleh menulis kod TensorFlow dengan lebih semula jadi dan cekap, yang membawa kepada pengalaman pembangunan pembelajaran mesin yang lebih lancar.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
- Apakah TensorBoard?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML