TensorFlow 2.0 में, उत्सुक निष्पादन के पक्ष में सत्रों की अवधारणा को हटा दिया गया है, क्योंकि उत्सुक निष्पादन तत्काल मूल्यांकन और संचालन के आसान डिबगिंग की अनुमति देता है, जिससे प्रक्रिया अधिक सहज और पायथोनिक बन जाती है। यह परिवर्तन TensorFlow के संचालन और उपयोगकर्ताओं के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है।
TensorFlow 1.x में, गणना ग्राफ़ बनाने और फिर उसे सत्र परिवेश में निष्पादित करने के लिए सत्रों का उपयोग किया गया था। यह दृष्टिकोण शक्तिशाली था लेकिन कभी-कभी बोझिल था, खासकर शुरुआती और अधिक अनिवार्य प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि से आने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए। उत्सुक निष्पादन के साथ, स्पष्ट रूप से सत्र बनाने की आवश्यकता के बिना, संचालन तुरंत निष्पादित किया जाता है।
सत्रों को हटाने से टेन्सरफ़्लो वर्कफ़्लो सरल हो जाता है और इसे मानक पायथन प्रोग्रामिंग के साथ अधिक निकटता से संरेखित किया जाता है। अब, उपयोगकर्ता TensorFlow कोड को अधिक स्वाभाविक रूप से लिख और निष्पादित कर सकते हैं, जैसे वे नियमित पायथन कोड लिखते हैं। यह परिवर्तन उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाता है और नए उपयोगकर्ताओं के लिए सीखने की अवस्था को कम करता है।
यदि आपको TensorFlow 2.0 में सत्रों पर निर्भर कुछ व्यायाम कोड चलाने का प्रयास करते समय एक विशेषता त्रुटि का सामना करना पड़ा, तो यह इस तथ्य के कारण है कि सत्र अब समर्थित नहीं हैं। इस समस्या को हल करने के लिए, आपको उत्सुक निष्पादन का उपयोग करने के लिए कोड को दोबारा तैयार करना होगा। ऐसा करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपका कोड TensorFlow 2.0 के साथ संगत है और उत्सुक निष्पादन द्वारा प्रदान किए जाने वाले लाभों का लाभ उठा सकते हैं।
TensorFlow 1.x में सत्रों का उपयोग करने और TensorFlow 2.0 में उत्सुक निष्पादन के बीच अंतर को समझाने के लिए यहां एक उदाहरण दिया गया है:
TensorFlow 1.x (सत्रों का उपयोग करके):
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 (उत्सुक निष्पादन का उपयोग करके):
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 निष्पादन का लाभ उठाने के लिए व्यायाम कोड को अपडेट करके, कोई भी TensorFlow 2.0 के साथ संगतता सुनिश्चित कर सकता है और इसके सुव्यवस्थित वर्कफ़्लो से लाभ उठा सकता है।
त्वरित निष्पादन के पक्ष में TensorFlow 2.0 में सत्रों को हटाना एक ऐसे बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है जो ढांचे की उपयोगिता और सरलता को बढ़ाता है। उत्सुकतापूर्वक निष्पादन को अपनाकर, उपयोगकर्ता TensorFlow कोड को अधिक स्वाभाविक रूप से और कुशलता से लिख सकते हैं, जिससे अधिक सहज मशीन लर्निंग विकास अनुभव प्राप्त हो सकता है।
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