TensorFlow 2.0:ssa istuntojen käsite on poistettu innokkaasta suorituksesta, koska innokas suoritus mahdollistaa välittömän arvioinnin ja helpomman toimintojen virheenkorjauksen, mikä tekee prosessista intuitiivisemman ja Pythonicin. Tämä muutos edustaa merkittävää muutosta siinä, miten TensorFlow toimii ja on vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa.
TensorFlow 1.x:ssä istuntoja käytettiin laskentakaavion rakentamiseen ja sen suorittamiseen istuntoympäristössä. Tämä lähestymistapa oli tehokas, mutta toisinaan hankala, erityisesti aloittelijoille ja käyttäjille, joilla on pakottavampi ohjelmointitausta. Innokkaalla suorituksella toiminnot suoritetaan välittömästi ilman, että istuntoa tarvitsee luoda erikseen.
Istuntojen poistaminen yksinkertaistaa TensorFlow-työnkulkua ja linjaa sen paremmin vakio Python-ohjelmoinnin kanssa. Nyt käyttäjät voivat kirjoittaa ja suorittaa TensorFlow-koodia luonnollisemmin, samalla tavalla kuin he kirjoittaisivat tavallista Python-koodia. Tämä muutos parantaa käyttökokemusta ja alentaa uusien käyttäjien oppimiskäyrää.
Jos kohtasit AttributeError-virheen yrittäessäsi suorittaa harjoituskoodia, joka perustuu TensorFlow 2.0:n istuntoihin, se johtuu siitä, että istuntoja ei enää tueta. Tämän ongelman ratkaisemiseksi sinun on muutettava koodi hyödyntämään innokasta suoritusta. Näin varmistat, että koodisi on yhteensopiva TensorFlow 2.0:n kanssa ja hyödynnä innokkaan suorituksen tarjoamia etuja.
Tässä on esimerkki, joka havainnollistaa eroa istuntojen käytön TensorFlow 1.x:ssä ja innokkaan suorittamisen välillä TensorFlow 2.0:ssa:
TensorFlow 1.x (käyttämällä istuntoja):
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 (käyttäen innokasta suoritusta):
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)
Päivittämällä harjoituskoodin innokkaaseen suoritukseen voidaan varmistaa yhteensopivuus TensorFlow 2.0:n kanssa ja hyötyä sen virtaviivaistetusta työnkulusta.
TensorFlow 2.0:n istuntojen poistaminen innokkaan suorituskyvyn hyväksi edustaa muutosta, joka parantaa kehyksen käytettävyyttä ja yksinkertaisuutta. Innokkaalla toteutuksella käyttäjät voivat kirjoittaa TensorFlow-koodia luonnollisemmin ja tehokkaammin, mikä johtaa saumattomampaan koneoppimiskehityskokemukseen.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
- Mikä on TensorBoard?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä