TensorFlow 2.0-ში სესიების კონცეფცია ამოღებულია მონდომებული შესრულების სასარგებლოდ, რადგან მონდომებული შესრულება საშუალებას იძლევა დაუყოვნებელი შეფასება და ოპერაციების მარტივი გამართვა, რაც პროცესს უფრო ინტუიციურს და პითონურს ხდის. ეს ცვლილება წარმოადგენს მნიშვნელოვან ცვლილებას, თუ როგორ მუშაობს TensorFlow და ურთიერთქმედებს მომხმარებლებთან.
TensorFlow 1.x-ში სესიები გამოიყენებოდა გამოთვლითი გრაფიკის ასაგებად და შემდეგ სესიის გარემოში შესასრულებლად. ეს მიდგომა იყო ძლიერი, მაგრამ ზოგჯერ შრომატევადი, განსაკუთრებით დამწყებთათვის და მომხმარებლებისთვის, რომლებიც უფრო იმპერატიული პროგრამირების ფონიდან არიან. დიდი სურვილის შემთხვევაში, ოპერაციები შესრულებულია დაუყოვნებლივ, სესიის ცალსახად შექმნის საჭიროების გარეშე.
სესიების ამოღება ამარტივებს TensorFlow-ის სამუშაო პროცესს და უფრო მჭიდროდ ასწორებს მას პითონის სტანდარტულ პროგრამირებასთან. ახლა მომხმარებლებს შეუძლიათ უფრო ბუნებრივად დაწერონ და შეასრულონ TensorFlow კოდი, ისევე როგორც ისინი დაწერენ ჩვეულებრივ პითონის კოდს. ეს ცვლილება აძლიერებს მომხმარებლის გამოცდილებას და ამცირებს სწავლის მრუდს ახალი მომხმარებლებისთვის.
თუ თქვენ წააწყდით AttributeError-ს ზოგიერთი სავარჯიშო კოდის გაშვების მცდელობისას, რომელიც ეყრდნობა სესიებს TensorFlow 2.0-ში, ეს გამოწვეულია იმით, რომ სესიები აღარ არის მხარდაჭერილი. ამ პრობლემის გადასაჭრელად, საჭიროა კოდის რეფაქტორირება, რათა გამოიყენოს მონდომებული შესრულება. ამით თქვენ შეგიძლიათ დარწმუნდეთ, რომ თქვენი კოდი თავსებადია TensorFlow 2.0-თან და ისარგებლოთ იმ უპირატესობებით, რომლებსაც მონდომებული შესრულება გვთავაზობს.
აქ არის მაგალითი, რათა აჩვენოს განსხვავება TensorFlow 1.x-ში სესიების გამოყენებასა და TensorFlow 2.0-ში სწრაფ შესრულებას შორის:
TensorFlow 1.x (სესიების გამოყენებით):
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 (სწრაფი შესრულების გამოყენებით):
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)
სავარჯიშო კოდის განახლებით, რათა გამოიყენოს მონდომებული შესრულება, შეგიძლიათ უზრუნველყოთ თავსებადობა TensorFlow 2.0-თან და ისარგებლოთ მისი გამარტივებული სამუშაო ნაკადით.
სესიების წაშლა TensorFlow 2.0-ში მონდომებული შესრულების სასარგებლოდ წარმოადგენს ცვლილებას, რომელიც აძლიერებს ფრეიმერის გამოყენებადობას და სიმარტივეს. მონდომებული აღსრულებით, მომხმარებლებს შეუძლიათ დაწერონ TensorFlow კოდი უფრო ბუნებრივად და ეფექტურად, რაც გამოიწვევს მანქანათმცოდნეობის განვითარების უფრო შეუფერხებელ გამოცდილებას.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა არის ანსამბლური სწავლება?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
- რა არის TensorBoard?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში