Trong TensorFlow 2.0, khái niệm phiên đã bị loại bỏ để ưu tiên cho việc thực thi háo hức, vì việc thực thi háo hức cho phép đánh giá ngay lập tức và gỡ lỗi các hoạt động dễ dàng hơn, làm cho quy trình trở nên trực quan và Pythonic hơn. Thay đổi này thể hiện sự thay đổi đáng kể trong cách TensorFlow vận hành và tương tác với người dùng.
Trong TensorFlow 1.x, các phiên được sử dụng để xây dựng biểu đồ tính toán và sau đó thực thi nó trong môi trường phiên. Cách tiếp cận này rất mạnh mẽ nhưng đôi khi cồng kềnh, đặc biệt đối với người mới bắt đầu và người dùng có nền tảng lập trình cấp bách hơn. Với khả năng thực thi háo hức, các thao tác được thực hiện ngay lập tức mà không cần tạo phiên một cách rõ ràng.
Việc loại bỏ các phiên giúp đơn giản hóa quy trình làm việc của TensorFlow và điều chỉnh nó chặt chẽ hơn với lập trình Python tiêu chuẩn. Giờ đây, người dùng có thể viết và thực thi mã TensorFlow một cách tự nhiên hơn, tương tự như cách họ viết mã Python thông thường. Thay đổi này nâng cao trải nghiệm người dùng và giảm thời gian học tập cho người dùng mới.
Nếu bạn gặp phải AttributionError khi cố gắng chạy một số mã bài tập dựa trên các phiên trong TensorFlow 2.0 thì đó là do các phiên này không còn được hỗ trợ nữa. Để giải quyết vấn đề này, bạn cần cấu trúc lại mã để tận dụng khả năng thực thi háo hức. Bằng cách đó, bạn có thể đảm bảo rằng mã của mình tương thích với TensorFlow 2.0 và tận dụng những lợi ích mà khả năng thực thi háo hức mang lại.
Dưới đây là ví dụ minh họa sự khác biệt giữa việc sử dụng phiên trong TensorFlow 1.x và thực thi háo hức trong TensorFlow 2.0:
TensorFlow 1.x (sử dụng phiên):
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 (sử dụng thực thi háo hức):
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)
Bằng cách cập nhật mã bài tập để thúc đẩy quá trình thực thi háo hức, người ta có thể đảm bảo khả năng tương thích với TensorFlow 2.0 và hưởng lợi từ quy trình làm việc hợp lý của nó.
Việc loại bỏ các phiên trong TensorFlow 2.0 để chuyển sang thực thi háo hức thể hiện một sự thay đổi giúp nâng cao khả năng sử dụng và tính đơn giản của khung. Bằng cách thực hiện háo hức, người dùng có thể viết mã TensorFlow một cách tự nhiên và hiệu quả hơn, mang lại trải nghiệm phát triển machine learning liền mạch hơn.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Học tập theo nhóm là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Mô hình machine learning có cần giám sát trong quá trình đào tạo không?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
- TensorBoard là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Các công cụ của Google dành cho Học máy (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: In các câu lệnh trong TensorFlow (đi đến chủ đề liên quan)