در TensorFlow 2.0، مفهوم جلسات به نفع اجرای مشتاق حذف شده است، زیرا اجرای مشتاق امکان ارزیابی فوری و اشکال زدایی آسان تر عملیات را فراهم می کند و فرآیند را بصری تر و پایتونیک تر می کند. این تغییر نشان دهنده تغییر قابل توجهی در نحوه عملکرد و تعامل TensorFlow با کاربران است.
در TensorFlow 1.x، از جلسات برای ساختن یک نمودار محاسباتی و سپس اجرای آن در یک محیط جلسه استفاده شد. این رویکرد قدرتمند بود، اما گاهی اوقات دست و پا گیر بود، به خصوص برای مبتدیان و کاربرانی که از پس زمینه برنامه نویسی ضروری تر بودند. با اجرای مشتاقانه، عملیات بلافاصله و بدون نیاز به ایجاد یک جلسه به طور صریح اجرا می شوند.
حذف جلسات، گردش کار TensorFlow را ساده می کند و آن را با برنامه نویسی استاندارد پایتون هماهنگ می کند. اکنون، کاربران می توانند کد TensorFlow را به طور طبیعی تری بنویسند و اجرا کنند، شبیه به نحوه نوشتن کد معمولی پایتون. این تغییر تجربه کاربری را افزایش می دهد و منحنی یادگیری را برای کاربران جدید کاهش می دهد.
اگر هنگام اجرای کد تمرینی که به جلسات در TensorFlow 2.0 متکی است با AttributeError مواجه شدید، به این دلیل است که جلسات دیگر پشتیبانی نمیشوند. برای حل این مشکل، باید کد را برای استفاده از اجرای مشتاق مجدداً تغییر دهید. با انجام این کار، می توانید اطمینان حاصل کنید که کد شما با TensorFlow 2.0 سازگار است و از مزایای اجرای مشتاقانه استفاده کنید.
در اینجا یک مثال برای نشان دادن تفاوت بین استفاده از جلسات در TensorFlow 1.x و اجرای مشتاقانه در TensorFlow 2.0 آورده شده است:
TensorFlow 1.x (با استفاده از جلسات):
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 (با استفاده از اجرای مشتاقانه):
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)
با به روز رسانی کد تمرین برای استفاده از اجرای مشتاقانه، می توان از سازگاری با TensorFlow 2.0 اطمینان حاصل کرد و از گردش کار ساده آن بهره مند شد.
حذف جلسات در TensorFlow 2.0 به نفع اجرای مشتاقانه نشان دهنده تغییری است که قابلیت استفاده و سادگی چارچوب را افزایش می دهد. با استقبال از اجرای مشتاقانه، کاربران می توانند کد TensorFlow را به طور طبیعی و کارآمدتر بنویسند، که منجر به تجربه توسعه یادگیری ماشینی یکپارچه تر می شود.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید