A TensorFlow 2.0-ban a munkamenetek fogalmát eltávolították a lelkes végrehajtás javára, mivel a lelkes végrehajtás lehetővé teszi a műveletek azonnali kiértékelését és egyszerűbb hibakeresését, így a folyamat intuitívabb és Pythonic-sabb. Ez a változás jelentős változást jelent a TensorFlow működésében és a felhasználókkal való interakciójában.
A TensorFlow 1.x-ben a munkameneteket számítási gráf felépítésére, majd munkamenet-környezeten belüli végrehajtására használták. Ez a megközelítés erőteljes volt, de néha nehézkes, különösen a kezdők és a sokkal fontosabb programozási háttérrel rendelkező felhasználók számára. A lelkes végrehajtással a műveletek azonnal végrehajtásra kerülnek, anélkül, hogy kifejezetten munkamenetet kellene létrehozni.
A munkamenetek eltávolítása leegyszerűsíti a TensorFlow munkafolyamatot, és jobban összehangolja a szabványos Python programozással. Mostantól a felhasználók természetesebben írhatnak és hajthatnak végre TensorFlow kódot, hasonlóan ahhoz, ahogyan a szokásos Python kódot írnák. Ez a változás javítja a felhasználói élményt, és csökkenti az új felhasználók tanulási görbéjét.
Ha AttributeError hibaüzenetet észlelt, amikor olyan gyakorlati kódot próbált futtatni, amely a TensorFlow 2.0 munkameneteire támaszkodik, az annak a ténynek köszönhető, hogy a munkamenetek már nem támogatottak. A probléma megoldásához újra kell alakítania a kódot, hogy kihasználja a buzgó végrehajtást. Ezzel biztosíthatja, hogy kódja kompatibilis legyen a TensorFlow 2.0-val, és kihasználja a lelkes végrehajtás által kínált előnyöket.
Íme egy példa a munkamenetek TensorFlow 1.x-ben való használata és a TensorFlow 2.0-ban való lelkes végrehajtás közötti különbség bemutatására:
TensorFlow 1.x (munkamenetek használatával):
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 (buzgó végrehajtással):
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)
A gyakorlati kód frissítésével, hogy kihasználja a lelkes végrehajtást, biztosítható a TensorFlow 2.0-val való kompatibilitás, és kihasználható az egyszerűsített munkafolyamat.
A munkamenetek TensorFlow 2.0-ból való eltávolítása a lelkes végrehajtás érdekében olyan változást jelent, amely javítja a keretrendszer használhatóságát és egyszerűségét. A lelkes végrehajtással a felhasználók természetesebben és hatékonyabban írhatják meg a TensorFlow kódot, ami zökkenőmentesebb gépi tanulási fejlesztési élményhez vezet.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
- Mi az a TensorBoard?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben