ב-TensorFlow 2.0, המושג של סשנים הוסר לטובת ביצוע להוט, שכן ביצוע להוט מאפשר הערכה מיידית וניפוי באגים קל יותר של פעולות, מה שהופך את התהליך לאינטואיטיבי ופיתוני יותר. שינוי זה מייצג שינוי משמעותי באופן שבו TensorFlow פועל ומקיים אינטראקציה עם משתמשים.
ב-TensorFlow 1.x, הפעלות שימשו לבניית גרף חישוב ולאחר מכן ביצועו בתוך סביבת סשן. גישה זו הייתה חזקה אך לעיתים מסורבלת, במיוחד למתחילים ולמשתמשים שהגיעו מרקע תכנות חיוני יותר. עם ביצוע נלהב, הפעולות מבוצעות באופן מיידי, ללא צורך ביצירת הפעלה מפורשת.
הסרת הפעלות מפשטת את זרימת העבודה של TensorFlow ומיישרת אותו יותר עם תכנות Python סטנדרטי. כעת, משתמשים יכולים לכתוב ולהפעיל קוד TensorFlow באופן טבעי יותר, בדומה לאופן שבו הם היו כותבים קוד Python רגיל. שינוי זה משפר את חווית המשתמש ומוריד את עקומת הלמידה עבור משתמשים חדשים.
אם נתקלת ב-AttributeError בעת ניסיון להפעיל קוד תרגיל המסתמך על הפעלות ב-TensorFlow 2.0, זה נובע מהעובדה שהמפגשים אינם נתמכים עוד. כדי לפתור בעיה זו, עליך לשנות את הקוד כדי להשתמש בביצוע נלהב. על ידי כך, אתה יכול להבטיח שהקוד שלך תואם ל-TensorFlow 2.0 ולנצל את היתרונות שמציעה ביצוע נלהב.
הנה דוגמה כדי להמחיש את ההבדל בין שימוש בהפעלות ב-TensorFlow 1.x לבין ביצוע להוט ב-TensorFlow 2.0:
TensorFlow 1.x (באמצעות הפעלות):
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 (באמצעות ביצוע להוט):
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)
על ידי עדכון קוד התרגיל כדי למנף ביצוע נלהב, ניתן להבטיח תאימות עם TensorFlow 2.0 ולהפיק תועלת מזרימת העבודה היעיל שלו.
הסרת הפעלות ב-TensorFlow 2.0 לטובת ביצוע להוט מייצגת שינוי שמשפר את השימושיות והפשטות של המסגרת. על ידי אימוץ ביצוע נלהב, משתמשים יכולים לכתוב קוד TensorFlow בצורה טבעית ויעילה יותר, מה שמוביל לחוויית פיתוח למידה חלקה יותר.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
- מה זה TensorBoard?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning