Dans TensorFlow 2.0, le concept de sessions a été supprimé au profit d'une exécution hâtive, car l'exécution hâtive permet une évaluation immédiate et un débogage plus facile des opérations, rendant le processus plus intuitif et pythonique. Ce changement représente un changement significatif dans la façon dont TensorFlow fonctionne et interagit avec les utilisateurs.
Dans TensorFlow 1.x, les sessions étaient utilisées pour créer un graphique de calcul, puis l'exécuter dans un environnement de session. Cette approche était puissante mais parfois lourde, en particulier pour les débutants et les utilisateurs issus d'un milieu de programmation plus impératif. Avec une exécution rapide, les opérations sont exécutées immédiatement, sans qu'il soit nécessaire de créer explicitement une session.
La suppression des sessions simplifie le flux de travail TensorFlow et l'aligne plus étroitement sur la programmation Python standard. Désormais, les utilisateurs peuvent écrire et exécuter du code TensorFlow de manière plus naturelle, de la même manière qu'ils écriraient du code Python standard. Ce changement améliore l'expérience utilisateur et réduit la courbe d'apprentissage pour les nouveaux utilisateurs.
Si vous avez rencontré une AttributeError en essayant d'exécuter du code d'exercice qui repose sur des sessions dans TensorFlow 2.0, cela est dû au fait que les sessions ne sont plus prises en charge. Pour résoudre ce problème, vous devez refactoriser le code pour utiliser une exécution rapide. Ce faisant, vous pouvez vous assurer que votre code est compatible avec TensorFlow 2.0 et profiter des avantages qu'offre une exécution rapide.
Voici un exemple pour illustrer la différence entre l'utilisation de sessions dans TensorFlow 1.x et l'exécution rapide dans TensorFlow 2.0 :
TensorFlow 1.x (à l'aide de sessions) :
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 (utilisant une exécution hâtive) :
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)
En mettant à jour le code d'exercice pour tirer parti d'une exécution rapide, on peut garantir la compatibilité avec TensorFlow 2.0 et bénéficier de son flux de travail rationalisé.
La suppression des sessions dans TensorFlow 2.0 au profit d'une exécution rapide représente un changement qui améliore la convivialité et la simplicité du framework. En adoptant une exécution rapide, les utilisateurs peuvent écrire du code TensorFlow de manière plus naturelle et plus efficace, ce qui conduit à une expérience de développement d'apprentissage automatique plus fluide.
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