در نسخههای TensorFlow 2.0 و نسخههای بعدی، مفهوم جلسات که یک عنصر اساسی در نسخههای قبلی TensorFlow بود، منسوخ شده است. از Session ها در TensorFlow 1.x برای اجرای نمودارها یا بخش هایی از نمودارها استفاده شد که امکان کنترل زمان و مکان انجام محاسبات را فراهم می کرد. با این حال، با معرفی TensorFlow 2.0، اجرای مشتاق به حالت پیش فرض عملکرد تبدیل شد. اجرای مشتاق ارزیابی فوری عملیات را امکان پذیر می کند، و باعث می شود TensorFlow بیشتر شبیه پایتون رفتار کند و یک روش بصری و انعطاف پذیر کار با چارچوب را تسهیل می کند.
حذف نیاز به مدیریت جلسه صریح در TensorFlow 2.0 فرآیند توسعه را ساده می کند و کد را خواناتر و اشکال زدایی را آسان تر می کند. با اجرای فوری عملیات، توسعهدهندگان میتوانند مستقیماً نتایج میانی را بازرسی کرده و به آن دسترسی داشته باشند، که تجربه کلی کاربر را افزایش میدهد و چرخه توسعه را تسریع میکند. این تغییر TensorFlow را با سبک برنامهنویسی ضروری هماهنگ میکند، جایی که عملیات همانطور که تعریف شدهاند اجرا میشوند و گردش کار طبیعیتری را برای بسیاری از کاربران ترویج میکند.
علیرغم دور شدن از جلسات در TensorFlow 2.0، هنوز هم سناریوهایی وجود دارد که استفاده از جلسات می تواند مفید باشد. یکی از این موارد هنگام کار با مدل های از پیش آموزش دیده یا مدل هایی است که نیاز به بهینه سازی در سطح نمودار دارند. در این شرایط، کنترل صریح زمان و مکان انجام محاسبات میتواند با کاهش سربار مربوط به ساخت مکرر نمودار، بهبود عملکرد را ارائه دهد.
علاوه بر این، جلسات میتوانند هنگام استقرار مدلها در محیطهای تولید مفید باشند، بهویژه زمانی که مدلها را با استفاده از TensorFlow Serving یا TensorFlow Lite ارائه میکنند. جلسات راهی برای محصور کردن مدل و متغیرهای آن فراهم میکند و مدیریت و بهینهسازی فرآیند استنتاج را به طور موثر آسانتر میکند. در محیطهای تولید، جایی که عملکرد و مدیریت منابع حیاتی هستند، جلسات میتوانند سطحی از کنترل را ارائه دهند که ممکن است برای دستیابی به نتایج مطلوب ضروری باشد.
سناریوی دیگری که جلسات ممکن است همچنان مرتبط باشند، هنگام کار با کد TensorFlow 1.x یا هنگام کار با سیستمهای قدیمی است که بر مدل اجرای مبتنی بر جلسه متکی هستند. در چنین مواردی، حفظ سازگاری با پایگاههای کد یا سیستمهای موجود ممکن است نیاز به استفاده از جلسات برای اطمینان از یکپارچگی و عملکرد یکپارچه داشته باشد.
در حالی که نسخههای TensorFlow 2.0 و نسخههای بعدی در بیشتر موارد از استفاده صریح از جلسات دور شدهاند، هنوز موقعیتهایی وجود دارد که استفاده از جلسات میتواند مزایایی را از نظر بهینهسازی عملکرد، استقرار مدل و قابلیت همکاری با سیستمهای قدیمی ارائه دهد. درک زمینه ای که در آن جلسات می توانند سودمند باشند برای تصمیم گیری آگاهانه هنگام توسعه برنامه های یادگیری عمیق با TensorFlow بسیار مهم است.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد یادگیری عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow:
- آیا Keras یک کتابخانه Deep Learning TensorFlow بهتر از TFlearn است؟
- یک کدگذاری داغ چیست؟
- هدف از برقراری ارتباط با پایگاه داده SQLite و ایجاد یک شی مکان نما چیست؟
- چه ماژول هایی در قطعه کد پایتون ارائه شده برای ایجاد ساختار پایگاه داده چت بات وارد شده است؟
- برخی از جفتهای کلید-مقدار که میتوانند هنگام ذخیره دادهها در پایگاه داده برای یک ربات چت، از آن حذف شوند، چیست؟
- چگونه ذخیره اطلاعات مرتبط در یک پایگاه داده به مدیریت حجم زیادی از داده ها کمک می کند؟
- هدف از ایجاد پایگاه داده برای چت بات چیست؟
- در هنگام انتخاب نقاط بازرسی و تنظیم عرض پرتو و تعداد ترجمه در هر ورودی در فرآیند استنتاج ربات چت چه ملاحظاتی وجود دارد؟
- چرا آزمایش و شناسایی مداوم نقاط ضعف در عملکرد یک چت بات مهم است؟
- چگونه می توان سوالات یا سناریوهای خاص را با چت بات آزمایش کرد؟
سوالات و پاسخ های بیشتری را در آموزش عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow مشاهده کنید