Στο TensorFlow 2.0, η έννοια των συνόδων έχει αφαιρεθεί προς όφελος της εκτέλεσης με ανυπομονησία, καθώς η εκτέλεση με όρεξη επιτρέπει την άμεση αξιολόγηση και τον ευκολότερο εντοπισμό σφαλμάτων των λειτουργιών, καθιστώντας τη διαδικασία πιο διαισθητική και Pythonic. Αυτή η αλλαγή αντιπροσωπεύει μια σημαντική αλλαγή στον τρόπο λειτουργίας και αλληλεπίδρασης του TensorFlow με τους χρήστες.
Στο TensorFlow 1.x, οι συνεδρίες χρησιμοποιήθηκαν για τη δημιουργία ενός υπολογιστικού γραφήματος και στη συνέχεια την εκτέλεσή του σε ένα περιβάλλον συνεδρίας. Αυτή η προσέγγιση ήταν ισχυρή, αλλά μερικές φορές δυσκίνητη, ειδικά για αρχάριους και χρήστες που προέρχονταν από ένα πιο επιτακτικό υπόβαθρο προγραμματισμού. Με την πρόθυμη εκτέλεση, οι λειτουργίες εκτελούνται αμέσως, χωρίς να απαιτείται ρητή δημιουργία συνεδρίας.
Η κατάργηση των περιόδων σύνδεσης απλοποιεί τη ροή εργασίας του TensorFlow και την ευθυγραμμίζει πιο στενά με τον τυπικό προγραμματισμό Python. Τώρα, οι χρήστες μπορούν να γράφουν και να εκτελούν τον κώδικα TensorFlow με πιο φυσικό τρόπο, παρόμοιο με τον τρόπο που θα έγραφαν τον κανονικό κώδικα Python. Αυτή η αλλαγή βελτιώνει την εμπειρία χρήστη και μειώνει την καμπύλη εκμάθησης για νέους χρήστες.
Εάν αντιμετωπίσατε ένα AttributeError κατά την προσπάθεια εκτέλεσης κάποιου κώδικα άσκησης που βασίζεται σε περιόδους σύνδεσης στο TensorFlow 2.0, αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι οι περίοδοι λειτουργίας δεν υποστηρίζονται πλέον. Για να επιλύσετε αυτό το ζήτημα, πρέπει να αναδιαμορφώσετε τον κώδικα για να χρησιμοποιήσετε την ανυπόμονη εκτέλεση. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να διασφαλίσετε ότι ο κώδικάς σας είναι συμβατός με το TensorFlow 2.0 και να επωφεληθείτε από τα οφέλη που προσφέρει η ανυπόμονη εκτέλεση.
Ακολουθεί ένα παράδειγμα για να φανεί η διαφορά μεταξύ της χρήσης περιόδων σύνδεσης στο TensorFlow 1.x και της ανυπόμονης εκτέλεσης στο TensorFlow 2.0:
TensorFlow 1.x (με χρήση συνεδριών):
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 (χρησιμοποιώντας την ανυπόμονη εκτέλεση):
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)
Με την ενημέρωση του κώδικα άσκησης για τη μόχλευση της πρόθυμης εκτέλεσης, μπορεί κανείς να διασφαλίσει τη συμβατότητα με το TensorFlow 2.0 και να επωφεληθεί από τη βελτιωμένη ροή εργασίας του.
Η κατάργηση των περιόδων σύνδεσης στο TensorFlow 2.0 προς όφελος της πρόθυμης εκτέλεσης αντιπροσωπεύει μια αλλαγή που ενισχύει τη χρηστικότητα και την απλότητα του πλαισίου. Αγκαλιάζοντας την πρόθυμη εκτέλεση, οι χρήστες μπορούν να γράφουν τον κώδικα TensorFlow πιο φυσικά και αποτελεσματικά, οδηγώντας σε μια πιο απρόσκοπτη εμπειρία ανάπτυξης μηχανικής μάθησης.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
- Τι είναι το TensorBoard;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning