TensorFlow 2.0 मा, उत्सुक कार्यान्वयनको पक्षमा सत्रहरूको अवधारणा हटाइएको छ, किनकि उत्सुक कार्यान्वयनले प्रक्रियालाई थप सहज र पाइथोनिक बनाउँदै तुरुन्त मूल्याङ्कन र सञ्चालनको सजिलो डिबगिङको लागि अनुमति दिन्छ। यो परिवर्तनले TensorFlow ले प्रयोगकर्ताहरूसँग कसरी सञ्चालन र अन्तरक्रिया गर्छ भन्ने कुरामा महत्त्वपूर्ण परिवर्तनलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ।
TensorFlow 1.x मा, सत्रहरू गणना ग्राफ निर्माण गर्न र त्यसपछि सत्र वातावरण भित्र कार्यान्वयन गर्न प्रयोग गरियो। यो दृष्टिकोण शक्तिशाली थियो तर कहिलेकाहीं बोझिलो, विशेष गरी शुरुवातकर्ताहरू र प्रयोगकर्ताहरूका लागि अधिक आवश्यक प्रोग्रामिङ पृष्ठभूमिबाट आउँदैछन्। उत्सुक कार्यान्वयनको साथ, कार्यहरू तुरुन्तै कार्यान्वयन गरिन्छ, स्पष्ट रूपमा सत्र सिर्जना गर्न आवश्यक बिना।
सत्रहरू हटाउनाले TensorFlow कार्यप्रवाहलाई सरल बनाउँछ र यसलाई मानक पाइथन प्रोग्रामिङसँग अझ नजिकबाट पङ्क्तिबद्ध गर्दछ। अब, प्रयोगकर्ताहरूले TensorFlow कोड धेरै स्वाभाविक रूपमा लेख्न र कार्यान्वयन गर्न सक्छन्, जसरी उनीहरूले नियमित पाइथन कोड लेख्छन्। यो परिवर्तनले प्रयोगकर्ताको अनुभव बढाउँछ र नयाँ प्रयोगकर्ताहरूका लागि सिक्ने वक्र घटाउँछ।
TensorFlow 2.0 मा सत्रहरूमा भर पर्ने केही व्यायाम कोड चलाउन प्रयास गर्दा तपाईंले एट्रिब्युट त्रुटिको सामना गर्नुभयो भने, सत्रहरू अब समर्थित छैनन् भन्ने तथ्यको कारणले गर्दा। यो समस्या समाधान गर्न, तपाईंले उत्सुक कार्यान्वयन प्रयोग गर्न कोड रिफ्याक्टर गर्न आवश्यक छ। त्यसो गरेर, तपाइँ तपाइँको कोड TensorFlow 2.0 सँग उपयुक्त छ भनी सुनिश्चित गर्न सक्नुहुन्छ र उत्सुक कार्यान्वयनले प्रदान गर्ने फाइदाहरूको फाइदा उठाउन सक्नुहुन्छ।
TensorFlow 1.x मा सत्रहरू प्रयोग गर्ने र TensorFlow 2.0 मा उत्सुक कार्यान्वयन बीचको भिन्नतालाई चित्रण गर्न यहाँ एउटा उदाहरण छ:
TensorFlow 1.x (सत्रहरू प्रयोग गर्दै):
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 (उत्साही कार्यान्वयन प्रयोग गर्दै):
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)
उत्सुक कार्यान्वयनको लाभ उठाउन व्यायाम कोड अपडेट गरेर, कसैले TensorFlow 2.0 सँग अनुकूलता सुनिश्चित गर्न सक्छ र यसको सुव्यवस्थित कार्यप्रवाहबाट फाइदा लिन सक्छ।
उत्सुक कार्यान्वयनको पक्षमा TensorFlow 2.0 मा सत्रहरू हटाउनुले फ्रेमवर्कको उपयोगिता र सरलतालाई बढावा दिने परिवर्तनलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। उत्सुक कार्यान्वयनलाई अँगालेर, प्रयोगकर्ताहरूले TensorFlow कोड थप प्राकृतिक र कुशलतापूर्वक लेख्न सक्छन्, जसले थप सहज मेसिन लर्निङ विकास अनुभव प्रदान गर्दछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
- TensorBoard भनेको के हो?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्