TensorFlow 2.0'da, istekli yürütme lehine oturum kavramı kaldırılmıştır; istekli yürütme, operasyonların anında değerlendirilmesine ve daha kolay hata ayıklamasına izin vererek süreci daha sezgisel ve Pythonic hale getirir. Bu değişiklik, TensorFlow'un çalışma ve kullanıcılarla etkileşim kurma biçiminde önemli bir değişikliği temsil ediyor.
TensorFlow 1.x'te oturumlar bir hesaplama grafiği oluşturmak ve ardından bunu bir oturum ortamında yürütmek için kullanıldı. Bu yaklaşım güçlüydü ancak bazen hantaldı, özellikle yeni başlayanlar ve daha zorunlu programlama geçmişinden gelen kullanıcılar için. İstekli yürütme ile işlemler, açıkça bir oturum oluşturmaya gerek kalmadan anında yürütülür.
Oturumların kaldırılması TensorFlow iş akışını basitleştirir ve onu standart Python programlamaya daha yakın hale getirir. Artık kullanıcılar, normal Python kodunu yazdıklarına benzer şekilde TensorFlow kodunu çok daha doğal bir şekilde yazıp çalıştırabiliyor. Bu değişiklik kullanıcı deneyimini geliştirir ve yeni kullanıcıların öğrenme eğrisini kısaltır.
TensorFlow 2.0'daki oturumlara dayanan bazı alıştırma kodlarını çalıştırmaya çalışırken bir AttributeError ile karşılaştıysanız bunun nedeni oturumların artık desteklenmemesidir. Bu sorunu çözmek için, istekli yürütmeyi kullanacak şekilde kodu yeniden düzenlemeniz gerekir. Bunu yaparak kodunuzun TensorFlow 2.0 ile uyumlu olmasını sağlayabilir ve istekli yürütmenin sunduğu avantajlardan yararlanabilirsiniz.
TensorFlow 1.x'te oturum kullanımı ile TensorFlow 2.0'da istekli yürütme arasındaki farkı gösteren bir örnek:
TensorFlow 1.x (oturumları kullanarak):
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 (hevesli yürütmeyi kullanarak):
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)
Hızlı yürütmeden yararlanmak için egzersiz kodunu güncelleyerek TensorFlow 2.0 ile uyumluluk sağlanabilir ve onun kolaylaştırılmış iş akışından faydalanılabilir.
TensorFlow 2.0'daki oturumların istekli yürütme lehine kaldırılması, çerçevenin kullanılabilirliğini ve basitliğini artıran bir değişikliği temsil ediyor. Kullanıcılar istekli yürütmeyi benimseyerek TensorFlow kodunu daha doğal ve verimli bir şekilde yazabilir ve bu da daha kusursuz bir makine öğrenimi geliştirme deneyimine yol açabilir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
- TensorBoard nedir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin