In TensorFlow 2.0 wurde das Sitzungskonzept zugunsten der Eager-Ausführung entfernt, da die Eager-Ausführung eine sofortige Auswertung und ein einfacheres Debuggen von Vorgängen ermöglicht, wodurch der Prozess intuitiver und pythonischer wird. Diese Änderung stellt eine bedeutende Veränderung in der Art und Weise dar, wie TensorFlow funktioniert und mit Benutzern interagiert.
In TensorFlow 1.x wurden Sitzungen verwendet, um ein Berechnungsdiagramm zu erstellen und es dann in einer Sitzungsumgebung auszuführen. Dieser Ansatz war leistungsstark, aber manchmal umständlich, insbesondere für Anfänger und Benutzer mit einem umfassenderen Programmierhintergrund. Bei der Eager Execution werden Vorgänge sofort ausgeführt, ohne dass explizit eine Sitzung erstellt werden muss.
Das Entfernen von Sitzungen vereinfacht den TensorFlow-Workflow und passt ihn besser an die Standard-Python-Programmierung an. Jetzt können Benutzer TensorFlow-Code natürlicher schreiben und ausführen, ähnlich wie sie normalen Python-Code schreiben würden. Diese Änderung verbessert das Benutzererlebnis und verkürzt die Lernkurve für neue Benutzer.
Wenn beim Versuch, Übungscode auszuführen, der auf Sitzungen in TensorFlow 2.0 basiert, ein AttributeError aufgetreten ist, liegt das daran, dass Sitzungen nicht mehr unterstützt werden. Um dieses Problem zu beheben, müssen Sie den Code umgestalten, um eine eifrige Ausführung zu ermöglichen. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass Ihr Code mit TensorFlow 2.0 kompatibel ist, und die Vorteile der Eager Execution nutzen.
Hier ist ein Beispiel, um den Unterschied zwischen der Verwendung von Sitzungen in TensorFlow 1.x und der eifrigen Ausführung in TensorFlow 2.0 zu veranschaulichen:
TensorFlow 1.x (mit Sitzungen):
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 (mit Eager Execution):
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)
Durch die Aktualisierung des Übungscodes, um eine eifrige Ausführung zu nutzen, kann man die Kompatibilität mit TensorFlow 2.0 sicherstellen und von seinem optimierten Workflow profitieren.
Das Entfernen von Sitzungen in TensorFlow 2.0 zugunsten einer eifrigen Ausführung stellt eine Änderung dar, die die Benutzerfreundlichkeit und Einfachheit des Frameworks verbessert. Durch die eifrige Ausführung können Benutzer TensorFlow-Code natürlicher und effizienter schreiben, was zu einer nahtloseren Entwicklungserfahrung beim maschinellen Lernen führt.
Weitere aktuelle Fragen und Antworten zu EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen:
- Was ist Text to Speech (TTS) und wie funktioniert es mit KI?
- Welche Einschränkungen gibt es bei der Arbeit mit großen Datensätzen beim maschinellen Lernen?
- Kann maschinelles Lernen eine dialogische Unterstützung leisten?
- Was ist der TensorFlow-Spielplatz?
- Was bedeutet eigentlich ein größerer Datensatz?
- Was sind einige Beispiele für Hyperparameter von Algorithmen?
- Was ist Ensemble-Lernen?
- Was passiert, wenn ein ausgewählter Algorithmus für maschinelles Lernen nicht geeignet ist und wie kann man sicherstellen, dass man den richtigen Algorithmus auswählt?
- Benötigt ein maschinelles Lernmodell während seines Trainings eine Betreuung?
- Welche Schlüsselparameter werden in auf neuronalen Netzwerken basierenden Algorithmen verwendet?
Weitere Fragen und Antworten finden Sie in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning