TensorFlow 2.0-s on seansside kontseptsioon eemaldatud innuka täitmise kasuks, kuna innukas täitmine võimaldab toiminguid kohe hinnata ja hõlpsamini siluda, muutes protsessi intuitiivsemaks ja pütoonilisemaks. See muudatus kujutab endast olulist nihet TensorFlow toimimises ja kasutajatega suhtlemises.
TensorFlow 1.x-s kasutati seansse arvutusgraafiku koostamiseks ja seejärel seansikeskkonnas täitmiseks. See lähenemine oli võimas, kuid mõnikord tülikas, eriti algajatele ja kasutajate jaoks, kes on keerulisema programmeerimise taustaga. Innuka täitmisega teostatakse toimingud kohe, ilma et oleks vaja seanssi otseselt luua.
Seansside eemaldamine lihtsustab TensorFlow töövoogu ja joondab selle paremini standardse Pythoni programmeerimisega. Nüüd saavad kasutajad kirjutada ja käivitada TensorFlow koodi loomulikumalt, sarnaselt tavalise Pythoni koodi kirjutamisele. See muudatus parandab kasutajakogemust ja vähendab uute kasutajate õppimiskõverat.
Kui teil tekkis TensorFlow 2.0 seanssidele tugineva treeningkoodi käivitamisel AttributeError, on põhjuseks asjaolu, et seansse enam ei toetata. Selle probleemi lahendamiseks peate koodi taastama, et kasutada innukat täitmist. Seda tehes saate tagada, et teie kood ühildub TensorFlow 2.0-ga ja kasutada ära eeliseid, mida innukas täitmine pakub.
Siin on näide, mis illustreerib erinevust seansside kasutamise vahel TensorFlow 1.x ja innuka täitmise vahel TensorFlow 2.0-s:
TensorFlow 1.x (kasutades seansse):
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 (kasutades innukat täitmist):
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)
Värskendades harjutuskoodi innuka täitmise võimendamiseks, saate tagada ühilduvuse TensorFlow 2.0-ga ja saada kasu selle sujuvast töövoost.
Seansside eemaldamine versioonist TensorFlow 2.0 innuka täitmise kasuks kujutab endast muudatust, mis suurendab raamistiku kasutatavust ja lihtsust. Innuka täitmisega saavad kasutajad kirjutada TensorFlow koodi loomulikumalt ja tõhusamalt, mis viib sujuvama masinõppe arenduskogemuseni.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning