Ing TensorFlow 2.0, konsep sesi wis dibusak kanggo milih eksekusi sing semangat, amarga eksekusi sing semangat ngidini evaluasi langsung lan debug operasi sing luwih gampang, nggawe proses luwih intuisi lan Pythonic. Owah-owahan iki nggambarake owah-owahan sing signifikan babagan cara TensorFlow ngoperasi lan sesambungan karo pangguna.
Ing TensorFlow 1.x, sesi digunakake kanggo nggawe grafik komputasi lan banjur nglakokake ing lingkungan sesi. Pendekatan iki kuat nanging kadhangkala rumit, utamane kanggo pamula lan pangguna sing asale saka latar mburi pemrograman sing luwih penting. Kanthi eksekusi sing semangat, operasi dieksekusi langsung, tanpa perlu nggawe sesi kanthi jelas.
Ngilangi sesi nyederhanakake alur kerja TensorFlow lan nyelarasake luwih cedhak karo pemrograman Python standar. Saiki, pangguna bisa nulis lan nglakokake kode TensorFlow kanthi luwih alami, padha karo cara nulis kode Python biasa. Owah-owahan iki nambah pengalaman pangguna lan nyuda kurva sinau kanggo pangguna anyar.
Yen sampeyan nemoni AttributeError nalika nyoba nglakokake sawetara kode latihan sing gumantung ing sesi ing TensorFlow 2.0, amarga sesi ora didhukung maneh. Kanggo ngatasi masalah iki, sampeyan kudu refactor kode kanggo nggunakke eksekusi semangat. Kanthi mengkono, sampeyan bisa mesthekake yen kode sampeyan kompatibel karo TensorFlow 2.0 lan entuk manfaat saka keuntungan sing ditawakake eksekusi.
Punika conto kanggo nggambarake prabédan antarane nggunakake sesi ing TensorFlow 1.x lan eksekusi semangat ing TensorFlow 2.0:
TensorFlow 1.x (nggunakake sesi):
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 (nggunakake eksekusi eager):
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)
Kanthi nganyari kode latihan kanggo nggunakake eksekusi sing semangat, siji bisa njamin kompatibilitas karo TensorFlow 2.0 lan entuk manfaat saka alur kerja sing disederhanakake.
Ngilangi sesi ing TensorFlow 2.0 kanggo eksekusi kanthi semangat nggambarake owah-owahan sing nambah kegunaan lan kesederhanaan kerangka. Kanthi ngetrapake eksekusi sing sregep, pangguna bisa nulis kode TensorFlow kanthi luwih alami lan efisien, ndadékaké pengalaman pangembangan machine learning sing luwih lancar.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning