TensorFlow 2.0లో, సెషన్ల కాన్సెప్ట్ ఆత్రుత అమలుకు అనుకూలంగా తీసివేయబడింది, ఎందుకంటే ఆత్రుతగా అమలు చేయడం తక్షణ మూల్యాంకనం మరియు సులభంగా డీబగ్గింగ్ ఆపరేషన్లను అనుమతిస్తుంది, ప్రక్రియను మరింత స్పష్టమైన మరియు పైథానిక్గా చేస్తుంది. ఈ మార్పు TensorFlow ఎలా పనిచేస్తుంది మరియు వినియోగదారులతో పరస్పర చర్య చేసే విధానంలో గణనీయమైన మార్పును సూచిస్తుంది.
TensorFlow 1.xలో, గణన గ్రాఫ్ను రూపొందించడానికి సెషన్లు ఉపయోగించబడ్డాయి మరియు దానిని సెషన్ వాతావరణంలో అమలు చేయండి. ఈ విధానం శక్తివంతమైనది కానీ కొన్నిసార్లు గజిబిజిగా ఉంటుంది, ప్రత్యేకించి మరింత అత్యవసరమైన ప్రోగ్రామింగ్ నేపథ్యం నుండి వచ్చే ప్రారంభకులకు మరియు వినియోగదారులకు. ఆసక్తిగా అమలు చేయడంతో, సెషన్ను స్పష్టంగా సృష్టించాల్సిన అవసరం లేకుండానే కార్యకలాపాలు వెంటనే అమలు చేయబడతాయి.
సెషన్ల తొలగింపు TensorFlow వర్క్ఫ్లోను సులభతరం చేస్తుంది మరియు ప్రామాణిక పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్తో మరింత సన్నిహితంగా సమలేఖనం చేస్తుంది. ఇప్పుడు, వినియోగదారులు సాధారణ పైథాన్ కోడ్ను ఎలా వ్రాస్తారో అదే విధంగా మరింత సహజంగా TensorFlow కోడ్ను వ్రాయవచ్చు మరియు అమలు చేయవచ్చు. ఈ మార్పు వినియోగదారు అనుభవాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు కొత్త వినియోగదారుల కోసం అభ్యాస వక్రతను తగ్గిస్తుంది.
మీరు TensorFlow 2.0లో సెషన్లపై ఆధారపడే కొన్ని వ్యాయామ కోడ్ని అమలు చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు AttributeErrorని ఎదుర్కొన్నట్లయితే, సెషన్లకు ఇకపై మద్దతు లేదు. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, మీరు ఆసక్తితో అమలు చేయడానికి కోడ్ని రీఫాక్టర్ చేయాలి. అలా చేయడం ద్వారా, మీ కోడ్ TensorFlow 2.0కి అనుకూలంగా ఉందని మీరు నిర్ధారించుకోవచ్చు మరియు ఆసక్తితో అమలు చేసే ప్రయోజనాల ప్రయోజనాలను పొందవచ్చు.
TensorFlow 1.xలో సెషన్లను ఉపయోగించడం మరియు TensorFlow 2.0లో ఆసక్తిగా అమలు చేయడం మధ్య వ్యత్యాసాన్ని వివరించడానికి ఇక్కడ ఒక ఉదాహరణ ఉంది:
TensorFlow 1.x (సెషన్లను ఉపయోగించడం):
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)
టెన్సర్ఫ్లో 2.0 (ఆత్రంగా అమలు చేయడం ద్వారా):
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)
ఎక్సర్సైజ్ కోడ్ని అప్డేట్ చేయడం ద్వారా ఆసక్తిగా అమలు చేయడం ద్వారా, ఒకరు TensorFlow 2.0తో అనుకూలతను నిర్ధారించుకోవచ్చు మరియు దాని స్ట్రీమ్లైన్డ్ వర్క్ఫ్లో నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చు.
టెన్సర్ఫ్లో 2.0లో సెషన్ల తొలగింపు ఆసక్తిగల అమలుకు అనుకూలంగా ఫ్రేమ్వర్క్ యొక్క వినియోగం మరియు సరళతను పెంచే మార్పును సూచిస్తుంది. ఆసక్తిగల అమలును స్వీకరించడం ద్వారా, వినియోగదారులు TensorFlow కోడ్ను మరింత సహజంగా మరియు సమర్ధవంతంగా వ్రాయగలరు, ఇది మరింత అతుకులు లేని మెషిన్ లెర్నింగ్ అభివృద్ధి అనుభవానికి దారి తీస్తుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
- TensorBoard అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి