I TensorFlow 2.0 har begrepet økter blitt fjernet til fordel for ivrig utførelse, da ivrig utførelse gir mulighet for umiddelbar evaluering og enklere feilsøking av operasjoner, noe som gjør prosessen mer intuitiv og pytonisk. Denne endringen representerer et betydelig skifte i hvordan TensorFlow opererer og samhandler med brukere.
I TensorFlow 1.x ble økter brukt til å bygge en beregningsgraf og deretter utføre den i et øktmiljø. Denne tilnærmingen var kraftig, men noen ganger tungvint, spesielt for nybegynnere og brukere som kommer fra en mer viktig programmeringsbakgrunn. Med ivrig utførelse utføres operasjoner umiddelbart, uten at det er nødvendig å opprette en økt eksplisitt.
Fjerning av økter forenkler TensorFlow-arbeidsflyten og justerer den nærmere standard Python-programmering. Nå kan brukere skrive og kjøre TensorFlow-kode mer naturlig, på samme måte som de ville skrive vanlig Python-kode. Denne endringen forbedrer brukeropplevelsen og senker læringskurven for nye brukere.
Hvis du støter på en AttributeError når du prøver å kjøre en treningskode som er avhengig av økter i TensorFlow 2.0, er det på grunn av det faktum at økter ikke lenger støttes. For å løse dette problemet, må du refaktorere koden for å bruke ivrig utførelse. Ved å gjøre det kan du sikre at koden din er kompatibel med TensorFlow 2.0 og dra nytte av fordelene som ivrig utførelse tilbyr.
Her er et eksempel for å illustrere forskjellen mellom å bruke økter i TensorFlow 1.x og ivrig utførelse i TensorFlow 2.0:
TensorFlow 1.x (bruker økter):
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 (ved hjelp av ivrig utførelse):
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)
Ved å oppdatere treningskoden for å utnytte ivrig utførelse, kan man sikre kompatibilitet med TensorFlow 2.0 og dra nytte av den strømlinjeformede arbeidsflyten.
Fjerningen av økter i TensorFlow 2.0 til fordel for ivrig utførelse representerer en endring som forbedrer brukervennligheten og enkelheten til rammeverket. Ved å omfavne ivrig utførelse kan brukere skrive TensorFlow-kode mer naturlig og effektivt, noe som fører til en mer sømløs utviklingsopplevelse for maskinlæring.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hva betyr egentlig et større datasett?
- Hva er noen eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hva er ensamble learning?
- Hva om en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sørge for å velge den riktige?
- Trenger en maskinlæringsmodell veiledning under opplæringen?
- Hva er nøkkelparametrene som brukes i nevrale nettverksbaserte algoritmer?
- Hva er TensorBoard?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning