En TensorFlow 2.0, el concepto de sesiones se eliminó en favor de la ejecución ansiosa, ya que la ejecución ansiosa permite una evaluación inmediata y una depuración más sencilla de las operaciones, lo que hace que el proceso sea más intuitivo y pitónico. Este cambio representa un cambio significativo en la forma en que TensorFlow opera e interactúa con los usuarios.
En TensorFlow 1.x, las sesiones se usaban para crear un gráfico de cálculo y luego ejecutarlo dentro de un entorno de sesión. Este enfoque era poderoso pero a veces engorroso, especialmente para principiantes y usuarios con experiencia en programación más imperativa. Con la ejecución entusiasta, las operaciones se ejecutan inmediatamente, sin necesidad de crear una sesión explícitamente.
La eliminación de sesiones simplifica el flujo de trabajo de TensorFlow y lo alinea más estrechamente con la programación estándar de Python. Ahora, los usuarios pueden escribir y ejecutar código de TensorFlow de forma más natural, similar a cómo escribirían código Python normal. Este cambio mejora la experiencia del usuario y reduce la curva de aprendizaje para los nuevos usuarios.
Si encontró un AttributeError al intentar ejecutar algún código de ejercicio que depende de sesiones en TensorFlow 2.0, se debe al hecho de que las sesiones ya no son compatibles. Para resolver este problema, debe refactorizar el código para utilizar una ejecución entusiasta. Al hacerlo, puede asegurarse de que su código sea compatible con TensorFlow 2.0 y aprovechar los beneficios que ofrece la ejecución entusiasta.
A continuación se muestra un ejemplo para ilustrar la diferencia entre el uso de sesiones en TensorFlow 1.x y la ejecución ansiosa en TensorFlow 2.0:
TensorFlow 1.x (usando sesiones):
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 (usando ejecución ansiosa):
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)
Al actualizar el código del ejercicio para aprovechar la ejecución entusiasta, se puede garantizar la compatibilidad con TensorFlow 2.0 y beneficiarse de su flujo de trabajo optimizado.
La eliminación de sesiones en TensorFlow 2.0 a favor de una ejecución rápida representa un cambio que mejora la usabilidad y simplicidad del marco. Al adoptar una ejecución entusiasta, los usuarios pueden escribir código TensorFlow de manera más natural y eficiente, lo que lleva a una experiencia de desarrollo de aprendizaje automático más fluida.
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