I TensorFlow 2.0 har konceptet med sessioner tagits bort till förmån för ivrig exekvering, eftersom ivrig exekvering möjliggör omedelbar utvärdering och enklare felsökning av operationer, vilket gör processen mer intuitiv och pytonisk. Denna förändring representerar en betydande förändring i hur TensorFlow fungerar och interagerar med användare.
I TensorFlow 1.x användes sessioner för att bygga en beräkningsgraf och sedan köra den i en sessionsmiljö. Detta tillvägagångssätt var kraftfullt men ibland besvärligt, särskilt för nybörjare och användare som kommer från en mer imperativ programmeringsbakgrund. Med ivrig exekvering exekveras operationer omedelbart, utan att behöva skapa en session uttryckligen.
Borttagningen av sessioner förenklar TensorFlow-arbetsflödet och anpassar det närmare till standard Python-programmering. Nu kan användare skriva och exekvera TensorFlow-kod mer naturligt, liknande hur de skulle skriva vanlig Python-kod. Denna förändring förbättrar användarupplevelsen och sänker inlärningskurvan för nya användare.
Om du stötte på ett AttributeError när du försökte köra någon träningskod som är beroende av sessioner i TensorFlow 2.0, beror det på att sessioner inte längre stöds. För att lösa det här problemet måste du omfaktorisera koden för att använda ivrig exekvering. Genom att göra det kan du säkerställa att din kod är kompatibel med TensorFlow 2.0 och dra nytta av fördelarna som ivrig exekvering erbjuder.
Här är ett exempel för att illustrera skillnaden mellan att använda sessioner i TensorFlow 1.x och ivrig exekvering i TensorFlow 2.0:
TensorFlow 1.x (med sessioner):
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 (med ivrig exekvering):
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)
Genom att uppdatera träningskoden för att utnyttja ivrig exekvering kan man säkerställa kompatibilitet med TensorFlow 2.0 och dra nytta av dess strömlinjeformade arbetsflöde.
Borttagningen av sessioner i TensorFlow 2.0 till förmån för ivrig exekvering representerar en förändring som förbättrar ramverkets användbarhet och enkelhet. Genom att anamma ivrig exekvering kan användare skriva TensorFlow-kod mer naturligt och effektivt, vilket leder till en mer sömlös utvecklingsupplevelse för maskininlärning.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
- Vad är TensorBoard?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning